論文の概要: LLM4VV: Exploring LLM-as-a-Judge for Validation and Verification Testsuites
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11729v2
- Date: Thu, 22 Aug 2024 02:38:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-08 15:56:29.380179
- Title: LLM4VV: Exploring LLM-as-a-Judge for Validation and Verification Testsuites
- Title（参考訳）: LLM4V: LLM-as-a-Judge for Validation and Verification Testsuites
- Authors: Zachariah Sollenberger, Jay Patel, Christian Munley, Aaron Jarmusch, Sunita Chandrasekaran,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は進化し、ソフトウェア開発のランドスケープに大きな革命をもたらしています。
本稿では,ディレクティブプログラミングモデルのコンパイラ実装を評価するために使用されるテストの判定について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.796136787585992
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLM) are evolving and have significantly revolutionized the landscape of software development. If used well, they can significantly accelerate the software development cycle. At the same time, the community is very cautious of the models being trained on biased or sensitive data, which can lead to biased outputs along with the inadvertent release of confidential information. Additionally, the carbon footprints and the un-explainability of these black box models continue to raise questions about the usability of LLMs. With the abundance of opportunities LLMs have to offer, this paper explores the idea of judging tests used to evaluate compiler implementations of directive-based programming models as well as probe into the black box of LLMs. Based on our results, utilizing an agent-based prompting approach and setting up a validation pipeline structure drastically increased the quality of DeepSeek Coder, the LLM chosen for the evaluation purposes.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は進化し、ソフトウェア開発のランドスケープに大きな革命をもたらしています。
うまく使えば、彼らはソフトウェア開発サイクルを著しく加速できます。
同時に、コミュニティはバイアスやセンシティブなデータに基づいてトレーニングされているモデルに非常に注意を払っています。
さらに、これらのブラックボックスモデルのカーボンフットプリントと説明不能さは、LSMのユーザビリティに関する疑問を提起し続けている。
LLMが提供すべき機会の多さから,命令型プログラミングモデルのコンパイラ実装の評価や,LLMのブラックボックスの探索に使用されるテストの判断について検討する。
この結果から,エージェントベースのプロンプト手法と検証パイプライン構造の設定により,DeepSeek Coderの品質が大幅に向上し,LCMが評価目的に選択された。
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