論文の概要: CodeRefine: A Pipeline for Enhancing LLM-Generated Code Implementations of Research Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13366v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 20:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 19:49:09.589217
• Title: CodeRefine: A Pipeline for Enhancing LLM-Generated Code Implementations of Research Papers
• Title（参考訳）: CodeRefine: 研究論文のLLM生成コード実装を強化するパイプライン
• Authors: Ekaterina Trofimova, Emil Sataev, Abhijit Singh Jowhari,
• Abstract要約: CodeRefineは、研究論文の方法論を大規模言語モデルを用いて機能コードに変換するためのフレームワークである。 我々の多段階アプローチはまず、論文からキーテキストチャンクを抽出して要約し、それらのコード関連性を分析し、知識グラフを作成する。 その後、この構造化表現からコードが生成され、提案されたリフレクション検索拡張生成アプローチによって拡張される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents CodeRefine, a novel framework for automatically transforming research paper methodologies into functional code using Large Language Models (LLMs). Our multi-step approach first extracts and summarizes key text chunks from papers, analyzes their code relevance, and creates a knowledge graph using a predefined ontology. Code is then generated from this structured representation and enhanced through a proposed retrospective retrieval-augmented generation approach. CodeRefine addresses the challenge of bridging theoretical research and practical implementation, offering a more accurate alternative to LLM zero-shot prompting. Evaluations on diverse scientific papers demonstrate CodeRefine's ability to improve code implementation from the paper, potentially accelerating the adoption of cutting-edge algorithms in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた研究論文の方法論を関数型コードに自動変換する新しいフレームワークであるCodeRefineを提案する。 我々の多段階アプローチは、まず論文からキーテキストチャンクを抽出して要約し、それらのコード関連性を分析し、事前に定義されたオントロジーを用いて知識グラフを作成する。 その後、この構造化表現からコードが生成され、提案されたリフレクション検索拡張生成アプローチによって拡張される。 CodeRefineは理論研究と実践的な実装の橋渡しという課題に対処し、LLMゼロショットプロンプトのより正確な代替手段を提供する。 さまざまな科学的論文の評価では、CodeRefineが論文からコード実装を改善する能力を示し、現実世界のアプリケーションにおける最先端アルゴリズムの採用を加速する可能性がある。

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