Fugu-MT 論文翻訳(概要): AI-assisted Coding with Cody: Lessons from Context Retrieval and Evaluation for Code Recommendations

論文の概要: AI-assisted Coding with Cody: Lessons from Context Retrieval and Evaluation for Code Recommendations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05344v1
Date: Fri, 9 Aug 2024 21:21:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-13 19:32:21.836856
Title: AI-assisted Coding with Cody: Lessons from Context Retrieval and Evaluation for Code Recommendations
Title（参考訳）: コーディを用いたAI支援コーディング: コード推薦のためのコンテキスト検索と評価から学んだこと
Authors: Jan Hartman, Rishabh Mehrotra, Hitesh Sagtani, Dominic Cooney, Rafal Gajdulewicz, Beyang Liu, Julie Tibshirani, Quinn Slack,
Abstract要約: 我々は最近,LLMベースのコーディングアシスタントとして人気の高いタイプのレコメンデーションシステムについて論じる。ドメイン特化による類似点と相違点について概説する。このユースケースにおいて、LLMに関連するコンテキストを提供することの重要性を強調し、文脈拡張から学んだ教訓と、このようなAI支援コーディングシステムのオフラインおよびオンライン評価について議論する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.385360088634641
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: In this work, we discuss a recently popular type of recommender system: an LLM-based coding assistant. Connecting the task of providing code recommendations in multiple formats to traditional RecSys challenges, we outline several similarities and differences due to domain specifics. We emphasize the importance of providing relevant context to an LLM for this use case and discuss lessons learned from context enhancements & offline and online evaluation of such AI-assisted coding systems.
Abstract（参考訳）: 本稿では,LLMベースのコーディングアシスタントとして,最近普及しているリコメンデータシステムについて論じる。複数のフォーマットでコードレコメンデーションを提供するタスクと従来のRecSysの課題を結びつけることで、ドメイン固有のいくつかの類似点と相違点を概説する。このユースケースにおいて、LLMに関連するコンテキストを提供することの重要性を強調し、文脈拡張から学んだ教訓と、このようなAI支援コーディングシステムのオフラインおよびオンライン評価について議論する。

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