論文の概要: COAST: Enhancing the Code Debugging Ability of LLMs through Communicative Agent Based Data Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05006v3
• Date: Wed, 12 Feb 2025 04:02:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:47:14.801202
• Title: COAST: Enhancing the Code Debugging Ability of LLMs through Communicative Agent Based Data Synthesis
• Title（参考訳）: COAST: コミュニケーションエージェントに基づくデータ合成によるLCMのコードデバッグ能力の向上
• Authors: Weiqing Yang, Hanbin Wang, Zhenghao Liu, Xinze Li, Yukun Yan, Shuo Wang, Yu Gu, Minghe Yu, Zhiyuan Liu, Ge Yu,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの能力を評価するためのベンチマークであるEVALを紹介する。 我々は,マルチエージェントシステムを用いて高品質な学習データを生成する,コミュニケーティブエージェントベースのデータ合成フレームワークを提案する。 以上の結果から,COAST生成データは人為的・GPT-4生成データよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.667170755786508
• License:
• Abstract: Code debugging is a vital stage of software development, essential for ensuring the reliability and performance of Large Language Models (LLMs) in the code generation task. Human debugging typically follows a multi-stage process, which includes Bug Localization, Bug Identification, Code Repair, and Code Recognition. However, existing code debugging benchmarks predominantly focus on the Code Repair stage, which offers only a limited perspective on evaluating the debugging capabilities of LLMs. In this paper, we introduce DEBUGEVAL, a comprehensive benchmark for evaluating the debugging abilities of LLMs by emulating the multi-stage human debugging process. Through evaluating on DEBUGEVAL, we observe that 7B-scale models consistently underperform compared to their larger counterparts, highlighting their limitations in comprehending code semantics. In this case, we propose the COmmunicative Agent-based data SynThesis (COAST) framework, which employs a multi-agent system to generate high-quality training data for supervised fine-tuning (SFT). Experimental results demonstrate that COAST-generated data outperform human-curated and GPT-4-generated data, enabling 7B-scale LLMs to achieve debugging performance comparable to GPT-3.5. All data and codes are available at https://github.com/NEUIR/COAST.
• Abstract（参考訳）: コードデバッギングは、コード生成タスクにおいて、LLM(Large Language Models)の信頼性と性能を保証するために不可欠な、ソフトウェア開発の重要な段階である。 ヒューマンデバッグは通常、バグローカライゼーション、バグ識別、コード修復、コード認識を含む、多段階プロセスに従う。 しかし、既存のコードデバッグベンチマークは、主にコード修復段階に焦点を当てており、LLMのデバッグ機能を評価するのに限定的な視点しか提供していない。 本稿では,多段階のヒューマンデバッギングプロセスをエミュレートし,LLMのデバッグ能力を評価するための総合的なベンチマークであるDEBUGEVALを紹介する。 DEBUGEVALを評価することで、7Bスケールのモデルはより大きなモデルに比べて一貫して性能が劣り、コードセマンティクスを解釈する際の限界が強調される。 本稿では、マルチエージェントシステムを用いて、教師付き微調整(SFT)のための高品質なトレーニングデータを生成するCOAST(Communicative Agent-based Data Synthesis)フレームワークを提案する。 実験結果から,COAST生成データは人為的およびGPT-4生成データより優れており,GPT-3.5に匹敵するデバッグ性能を 7B スケール LLM で達成できることが示された。 すべてのデータとコードはhttps://github.com/NEUIR/COASTで入手できる。

関連論文リスト

• UnitCoder: Scalable Iterative Code Synthesis with Unit Test Guidance [65.01483640267885]
  大きな言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて顕著な能力を示してきたが、コード生成は依然として大きな課題である。 私たちは、モデル生成ユニットテストを活用してコード生成プロセスのガイドと検証を行う、システマティックパイプラインであるUnitCoderを紹介します。 我々の研究は、モデル生成単体テストを利用して、事前学習コーパスから高品質なコードデータの合成を誘導するスケーラブルなアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T05:37:02Z)
• Leveraging Metamemory Mechanisms for Enhanced Data-Free Code Generation in LLMs [44.80420740455364]
  M2WFは、大規模言語モデルのワンタイムコード生成を改善するためのフレームワークである。 従来の方法とは異なり、キュレートされたデータへの依存を最小限に抑え、さまざまなコーディングシナリオに適応する。 コードとフレームワークはGitHubとHuggingFaceで公開されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-14T07:16:43Z)
• Prompting and Fine-tuning Large Language Models for Automated Code Review Comment Generation [5.6001617185032595]
  プログラムデータと自然言語データの両方で事前訓練された大きな言語モデルは、コード指向のタスクでうまく機能する傾向にある。 我々は,パラメータ効率,量子化低ランクのオープンソースLarge Language Model (LLM) をコンシューマグレードハードウェア上で微調整し,レビューコメント生成を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T12:01:38Z)
• OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models [70.72097493954067]
  コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須になっている。 オープンアクセスのコード LLM はプロプライエタリなモデルの性能レベルに近づきつつあるが、高品質なコード LLM は依然として限られている。 トップクラスのコードLLMであるOpenCoderは、主要なモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するだけでなく、研究コミュニティの"オープンクックブック"としても機能します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:47:25Z)
• RGD: Multi-LLM Based Agent Debugger via Refinement and Generation Guidance [0.6062751776009752]
  大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて驚くべきポテンシャルを示しています。 LLMはタスク記述に基づいてコードを生成することができるが、精度は限られている。 コード生成と自動デバッグのためのLLMエージェントの新しいアーキテクチャ:Refinement and Guidancebug (RGD)を紹介する。 RGDはコード生成タスクを複数のステップに分割し、より明確なワークフローを確保し、自己回帰とフィードバックに基づいた反復的なコード改善を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T05:07:02Z)
• Case2Code: Scalable Synthetic Data for Code Generation [105.89741089673575]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T11:35:00Z)
• Code Less, Align More: Efficient LLM Fine-tuning for Code Generation with Data Pruning [4.975728472540823]
  各種クラスタリングとプルーニングのメトリクスを統合して、生成されたコードの正確性や機能を損なうことなく、トレーニングデータを選択的に削減する手法を提案する。 実験により,これらのプルーニング戦略は,必要な計算資源を削減するだけでなく,全体的な品質コード生成を向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T10:30:43Z)
• AlchemistCoder: Harmonizing and Eliciting Code Capability by Hindsight Tuning on Multi-source Data [64.69872638349922]
  本稿では、マルチソースデータに微調整されたコード生成と一般化機能を備えたコードLLMのシリーズであるAlchemistCoderを紹介する。 本稿では,データ構築過程を微調整データに組み込んで,命令の進化,データフィルタリング,コードレビューなどのコード理解タスクを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T16:57:33Z)
• StepCoder: Improve Code Generation with Reinforcement Learning from Compiler Feedback [58.20547418182074]
  2つの主要コンポーネントからなるコード生成の新しいフレームワークであるStepCoderを紹介します。 CCCSは、長いシーケンスのコード生成タスクをCurriculum of Code Completion Subtaskに分割することで、探索課題に対処する。 FGOは、未実行のコードセグメントをマスクすることでのみモデルを最適化し、Fine-Grained Optimizationを提供する。 提案手法は,出力空間を探索し,対応するベンチマークにおいて最先端の手法より優れた性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T13:14:31Z)
• DebugBench: Evaluating Debugging Capability of Large Language Models [80.73121177868357]
  DebugBench - LLM(Large Language Models)のベンチマーク。 C++、Java、Pythonの4つの主要なバグカテゴリと18のマイナータイプをカバーする。 ゼロショットシナリオで2つの商用および4つのオープンソースモデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T15:46:38Z)

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。