論文の概要: Case2Code: Scalable Synthetic Data for Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12504v2
• Date: Sat, 08 Feb 2025 01:27:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:26:07.619032
• Title: Case2Code: Scalable Synthetic Data for Code Generation
• Title（参考訳）: Case2Code: コード生成のためのスケーラブルな合成データ
• Authors: Yunfan Shao, Linyang Li, Yichuan Ma, Peiji Li, Demin Song, Qinyuan Cheng, Shimin Li, Xiaonan Li, Pengyu Wang, Qipeng Guo, Hang Yan, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Dahua Lin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著なブレークスルーを示している。 最近の研究は、いくつかの強力なLLMによって生成された合成データをトレーニングすることで、コードLLMを改善している。 プログラムの表現性と正確性を利用したtextbfCase2Code タスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.89741089673575
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown outstanding breakthroughs in code generation. Recent work improves code LLMs by training on synthetic data generated by some powerful LLMs, which can be challenging to scale due to the dependence on a teacher model and high generation costs. In this paper, we focus on synthesizing code data at scale and propose a \textbf{Case2Code} task by exploiting the expressiveness and correctness of programs. \textbf{Case2Code} is an inductive inference task that aims to infer underlying code implementations by observing input-output examples or program behaviors, By incorporating LLMs to generate program inputs, and executing the program with these inputs to obtain the program outputs, we can synthesize diverse and high-quality \textbf{Case2Code} data at scale for training and evaluating code LLMs. Experimental results show that case-to-code induction is challenging for current representative LLMs if they are untrained. Models trained with \textbf{Case2Code} improve performance not only on distribution case-to-code induction but also on various coding-generation tasks, demonstrating the great potential of large-scale synthetic data and inductive learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において顕著なブレークスルーを示している。 近年のLLMは, 教師モデルへの依存や高生成コストによるスケールアップが困難な, 強力なLLMの生成する合成データを学習することで, コードLLMを改善している。 本稿では,プログラムの表現性や正確性を活用して,大規模にコードデータを合成することに集中する。 インプットアウトプットの例やプログラムの振る舞いを観察することにより、基礎となるコード実装を推論することを目的としたインダクティブ推論タスクである \textbf{Case2Code} は、プログラムインプットを生成し、プログラムインプットでプログラムを実行し、プログラムアウトプットを取得することにより、コード LLM のトレーニングと評価のために、スケールで多種多様な高品質な \textbf{Case2Code} データを合成できる。 実験結果から, ケース・ツー・コード誘導は, 訓練を受けていない場合, 現行のLLMに対して困難であることが示唆された。 textbf{Case2Code}で訓練されたモデルは、分散ケース・ツー・コード誘導だけでなく、様々なコード生成タスクでも性能を改善し、大規模な合成データや帰納学習の可能性を示す。

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