論文の概要: Is Programming by Example solved by LLMs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08316v3
• Date: Tue, 19 Nov 2024 17:49:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:57.739818
• Title: Is Programming by Example solved by LLMs?
• Title（参考訳）: プログラミングは LLM によって解決されるか?
• Authors: Wen-Ding Li, Kevin Ellis,
• Abstract要約: PBE(Programming-by-Examples)は、入力出力の例からアルゴリズムを生成することを目的としている。 我々は,大規模言語モデルが PBE を「解決した」と言える程度について検討する。 事前訓練されたモデルはPBEでは有効ではないが、より高性能に微調整できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3557174349423455
• License:
• Abstract: Programming-by-Examples (PBE) aims to generate an algorithm from input-output examples. Such systems are practically and theoretically important: from an end-user perspective, they are deployed to millions of people, and from an AI perspective, PBE corresponds to a very general form of few-shot inductive inference. Given the success of Large Language Models (LLMs) in code-generation tasks, we investigate here the extent to which LLMs can be said to have "solved" PBE. We experiment on classic domains such as lists and strings, and an uncommon graphics programming domain not well represented in typical pretraining data. We find that pretrained models are not effective at PBE, but that they can be fine-tuned for much higher performance, provided the test problems are in-distribution. We analyze empirically what causes these models to succeed and fail, and take steps toward understanding how to achieve better out-of-distribution generalization. Collectively these results suggest that LLMs make strong progress toward solving the typical suite of PBE tasks, potentially increasing the flexibility and applicability of PBE systems, while also identifying ways in which LLMs still fall short.
• Abstract（参考訳）: PBE(Programming-by-Examples)は、入力出力の例からアルゴリズムを生成することを目的としている。 エンドユーザーの観点からは数百万人にデプロイされ、AIの観点からは、PBEは数発の帰納的推論の非常に一般的な形式に対応する。 コード生成タスクにおけるLarge Language Models (LLMs) の成功を踏まえ, LLM が PBE を「解決した」と言える範囲について検討する。 我々は、リストや文字列のような古典的なドメインと、一般的な事前学習データではよく表現されない非一般的なグラフィックプログラミングドメインを実験する。 事前学習したモデルはPBEでは有効ではないが, テスト問題が分散している場合, はるかに高い性能で微調整できることがわかった。 我々は、これらのモデルが成功して失敗する原因を実証的に分析し、より良いアウト・オブ・ディストリビューションの一般化を実現する方法を理解するための一歩を踏み出した。 これらの結果は、PLEタスクの典型的な組の解決に向けてLLMが大きな進歩をし、PLEシステムの柔軟性と適用性を高めつつ、LSMが依然として不足している方法を特定することを示唆している。

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