論文の概要: Prose-to-P4: Leveraging High Level Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13679v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 16:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-21 18:54:50.829257
• Title: Prose-to-P4: Leveraging High Level Languages
• Title（参考訳）: Prose-to-P4: ハイレベル言語を活用する
• Authors: Mihai-Valentin Dumitru, Vlad-Andrei Bădoiu, Costin Raiciu,
• Abstract要約: 自然言語命令から高レベルなデータプレーンコードを生成するシステムを開発した。 我々は、自然言語からLucidコードを生成するための有望な予備的な結果を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7055003943554891
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Languages such as P4 and NPL have enabled a wide and diverse range of networking applications that take advantage of programmable dataplanes. However, software development in these languages is difficult. To address this issue, high-level languages have been designed to offer programmers powerful abstractions that reduce the time, effort and domain-knowledge required for developing networking applications. These languages are then translated by a compiler into P4/NPL code. Inspired by the recent success of Large Language Models (LLMs) in the task of code generation, we propose to raise the level of abstraction even higher, employing LLMs to translate prose into high-level networking code. We analyze the problem, focusing on the motivation and opportunities, as well as the challenges involved and sketch out a roadmap for the development of a system that can generate high-level dataplane code from natural language instructions. We present some promising preliminary results on generating Lucid code from natural language.
• Abstract（参考訳）: P4やNPLのような言語は、プログラム可能なデータプレーンを利用する幅広い多様なネットワークアプリケーションを可能にしている。 しかし、これらの言語のソフトウェア開発は難しい。 この問題に対処するため、高レベルの言語は、ネットワークアプリケーションの開発に必要な時間、労力、ドメイン知識を減らす強力な抽象化を提供するように設計されている。 これらの言語はコンパイラによってP4/NPLコードに変換される。 コード生成タスクにおけるLarge Language Models (LLMs) の成功に触発されて,LLMを高レベルのネットワークコードに変換することで,抽象化レベルをさらに高めることを提案する。 我々は、問題を分析し、モチベーションと機会に焦点をあて、また、自然言語命令から高レベルなデータプレーンコードを生成するシステム開発のためのロードマップをスケッチする。 我々は、自然言語からLucidコードを生成するための有望な予備的な結果を提示する。

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