論文の概要: InverseCoder: Unleashing the Power of Instruction-Tuned Code LLMs with Inverse-Instruct

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05700v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 08:00:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 16:40:17.374511
• Title: InverseCoder: Unleashing the Power of Instruction-Tuned Code LLMs with Inverse-Instruct
• Title（参考訳）: InverseCoder: Inverse-InstructingによるインストラクションチューニングコードLLMのパワーの解放
• Authors: Yutong Wu, Di Huang, Wenxuan Shi, Wei Wang, Lingzhe Gao, Shihao Liu, Ziyuan Nan, Kaizhao Yuan, Rui Zhang, Xishan Zhang, Zidong Du, Qi Guo, Yewen Pu, Dawei Yin, Xing Hu, Yunji Chen,
• Abstract要約: 本稿では,逆ではなくコードスニペットからの命令を要約したINVERSE-INSTRUCTを提案する。 InverseCoder というコード LLM のシリーズを提示する。これは、広範囲のベンチマークにおいて、元のコード LLM のパフォーマンスを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.7550233177368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in open-source code large language models (LLMs) have demonstrated remarkable coding abilities by fine-tuning on the data generated from powerful closed-source LLMs such as GPT-3.5 and GPT-4 for instruction tuning. This paper explores how to further improve an instruction-tuned code LLM by generating data from itself rather than querying closed-source LLMs. Our key observation is the misalignment between the translation of formal and informal languages: translating formal language (i.e., code) to informal language (i.e., natural language) is more straightforward than the reverse. Based on this observation, we propose INVERSE-INSTRUCT, which summarizes instructions from code snippets instead of the reverse. Specifically, given an instruction tuning corpus for code and the resulting instruction-tuned code LLM, we ask the code LLM to generate additional high-quality instructions for the original corpus through code summarization and self-evaluation. Then, we fine-tune the base LLM on the combination of the original corpus and the self-generated one, which yields a stronger instruction-tuned LLM. We present a series of code LLMs named InverseCoder, which surpasses the performance of the original code LLMs on a wide range of benchmarks, including Python text-to-code generation, multilingual coding, and data-science code generation.
• Abstract（参考訳）: 近年のオープンソースコード大言語モデル(LLM)の進歩は, GPT-3.5 や GPT-4 などの強力なクローズドソース LLM から生成したデータを微調整することで, 顕著な符号化能力を示している。 本稿では,LLMをクローズドソースに問い合わせるのではなく,それ自身からデータを生成することで,命令調整型LLMをさらに改善する方法について検討する。 フォーマルな言語(コード)をフォーマルな言語(すなわち自然言語)に翻訳することは、逆よりも単純である。 そこで本研究では,逆ではなくコードスニペットからの命令を要約したINVERSE-INSTRUCTを提案する。 具体的には、コードのための命令チューニングコーパスと、結果の命令チューニングコードLLMが与えられた場合、コード要約と自己評価により、元のコーパスに対してさらに高品質な命令を生成するよう、コードLLMに依頼する。 そして、元のコーパスと自己生成コーパスの組み合わせでベースLLMを微調整し、より強い命令調整LLMを生成する。 InverseCoderは,Pythonのテキスト・ツー・コード生成,多言語コーディング,データサイエンスコード生成など,さまざまなベンチマークにおいて,オリジナルのコードLLMのパフォーマンスを超越したコードである。

関連論文リスト

• Crystal: Illuminating LLM Abilities on Language and Code [58.5467653736537]
  本稿では,自然言語と符号化機能の統合性を高めるための事前学習戦略を提案する。 結果のモデルであるCrystalは、両方のドメインで顕著な能力を示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T10:28:46Z)
• Source Code Summarization in the Era of Large Language Models [23.715005053430957]
  大規模言語モデル(LLM)は、コード関連のタスクのパフォーマンスを大幅に向上させた。 本稿では,LLMにおけるコード要約の体系的および包括的研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T05:48:42Z)
• Text-like Encoding of Collaborative Information in Large Language Models for Recommendation [58.87865271693269]
  BinLLMはLarge Language Models for Recommendation (LLMRec)とシームレスに連携する新しい手法である。 BinLLMは、外部モデルからの協調的な埋め込みをバイナリシーケンスに変換する。 BinLLMは、ドット決定記法を用いてバイナリシーケンスを圧縮するオプションを提供し、過度に長い長さを避ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:45:25Z)
• CodecLM: Aligning Language Models with Tailored Synthetic Data [51.59223474427153]
  命令追従能力のための高品質な合成データを適応的に生成するフレームワークであるCodecLMを紹介する。 まず、ターゲットの指示分布をキャプチャするために、オンザフライで生成された簡潔なキーワードであるメタデータにシード命令をエンコードする。 また、デコード中に自己論理とコントラストフィルタを導入し、データ効率の良いサンプルを調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T21:15:36Z)
• Assured LLM-Based Software Engineering [51.003878077888686]
  この記事では,2024年4月15日にポルトガルのリスボンで開催された International Workshop on Interpretability, Robustness, and Benchmarking in Neural Software Engineering で,Mark Harman 氏による基調講演の内容の概要を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T20:38:46Z)
• Mutation-based Consistency Testing for Evaluating the Code Understanding Capability of LLMs [5.549095839198671]
  大きな言語モデル(LLM)は、自然言語とプログラミング言語の両方を処理する際、顕著な能力を示している。 本稿では,LLMのコード理解性能を評価する新しい手法を提案し,特にコードと記述の微妙な差異に着目した。 演算子置換やステートメント削除など,さまざまなタイプのコード突然変異を適用して,一貫性のないコード記述ペアを生成する。 我々は,現在最先端のコード生成ベンチマークであるHumanEval-Xを用いて,GPT-3.5とGPT-4の2つのLLMのケーススタディを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T14:27:43Z)
• If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.60906807941188]
  大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T16:51:20Z)
• Exploring Large Language Models for Code Explanation [3.2570216147409514]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な進歩を遂げている。 本研究では,様々なLLMを用いて,コードスニペットの自然言語要約を生成するタスクについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T14:38:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。