論文の概要: Investigating the Transferability of Code Repair for Low-Resource Programming Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14867v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 05:03:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:40:16.529775
• Title: Investigating the Transferability of Code Repair for Low-Resource Programming Languages
• Title（参考訳）: 低リソースプログラミング言語におけるコード修復の伝達可能性の検討
• Authors: Kyle Wong, Alfonso Amayuelas, Liangming Pan, William Yang Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 近年の作業は、連鎖推論や蒸留といった現代的な技術を統合することで、コード修復のプロセスを強化している。 高低資源言語と低低資源言語の両方でコード修復を蒸留する利点について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.62712191540067
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable performance on code generation tasks. A recent use case is iterative code repair, where an LLM fixes an incorrect program by rationalizing about errors and generating new code. Recent works augment the code repair process by integrating modern techniques such as chain-of-thought reasoning or distillation, but only study their benefits on high-resource languages like Python, and ignore low-resource languages like Perl. To address this gap of knowledge, we investigate the benefits of distilling code repair for both high and low resource languages to determine if the techniques that are effective in a high resource setting are also applicable in a low resource setting. Our evaluation shows that distilling the ability to repair code has language dependent benefits. To explain this behavior, we perform a further analysis and find that contrary to preexisting beliefs, the correlation between reasoning ability and code correction ability is weak. We hypothesize this weak correlation is magnified in low-resource settings where base models lack deep knowledge of a programming language, leading to wavering benefits of code repair.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示している。 最近のユースケースは反復的なコード修復であり、LLMはエラーを合理化し、新しいコードを生成することによって、誤ったプログラムを修正する。 最近の作業では、チェーンオブソート推論や蒸留のようなモダンなテクニックを統合することで、コード修復プロセスを強化しているが、Pythonのような高リソース言語でのメリットについてのみ研究し、Perlのような低リソース言語を無視している。 このような知識のギャップに対処するため、高資源言語と低資源言語の両方でコード修復を蒸留することで、高資源設定で有効な技術が低資源設定にも適用可能であるかどうかを判断する。 コード修復能力の蒸留には言語依存的なメリットがあることが評価された。 この振る舞いを説明するために、我々はさらに分析を行い、既存の信念とは対照的に、推論能力とコード修正能力の相関が弱いことを発見した。 この弱い相関関係は、ベースモデルがプログラミング言語の深い知識を欠いている低リソース環境において拡大され、コード修復の波の恩恵をもたらすという仮説を立てています。

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