論文の概要: TRANSAGENT: An LLM-Based Multi-Agent System for Code Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19894v2
• Date: Tue, 01 Oct 2024 04:35:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-02 16:34:16.279829
• Title: TRANSAGENT: An LLM-Based Multi-Agent System for Code Translation
• Title（参考訳）: Transagent: コード翻訳のためのLLMベースのマルチエージェントシステム
• Authors: Zhiqiang Yuan, Weitong Chen, Hanlin Wang, Kai Yu, Xin Peng, Yiling Lou,
• Abstract要約: コード翻訳は、ソフトウェアマイグレーション、システムアブレーション、クロスプラットフォーム開発に不可欠である。 従来のルールベースのメソッドは手書きのルールに依存している。 最近では、LLM(Large Language Models)の進歩により、学習ベースのコード翻訳がさらに強化されている。 本稿では,構文誤りや意味的誤りを解消し,LLMに基づくコード翻訳を強化した新しいマルチエージェントシステムTransagENTを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.46292795782835
• License:
• Abstract: Code translation converts code from one programming language to another while maintaining its original functionality, which is crucial for software migration, system refactoring, and cross-platform development. Traditional rule-based methods rely on manually-written rules, which can be time-consuming and often result in less readable code. To overcome this, learning-based methods have been developed, leveraging parallel data to train models for automated code translation. More recently, the advance of Large Language Models (LLMs) further boosts learning-based code translation. Although promising, LLM-translated program still suffers from diverse quality issues (e.g., syntax errors and semantic errors). In particular, it can be challenging for LLMs to self-debug these errors when simply provided with the corresponding error messages. In this work, we propose a novel LLM-based multi-agent system TRANSAGENT, which enhances LLM-based code translation by fixing the syntax errors and semantic errors with the synergy between four LLM-based agents, including Initial Code Translator, Syntax Error Fixer, Code Aligner, and Semantic Error Fixer. The main insight of TRANSAGENT is to first localize the error code block in the target program based on the execution alignment between the target and source program, which can narrow down the fixing space and thus lower down the fixing difficulties. To evaluate TRANSAGENT, we first construct a new benchmark from recent programming tasks to mitigate the potential data leakage issue. On our benchmark, TRANSAGENT outperforms the latest LLM-based code translation technique UniTrans in both translation effectiveness and efficiency; additionally, our evaluation on different LLMs show the generalization of TRANSAGENT and our ablation study shows the contribution of each agent.
• Abstract（参考訳）: コード変換は、元の機能を維持しながら、あるプログラミング言語から別の言語にコードを変換します。 従来のルールベースのメソッドは手書きのルールに依存している。 これを解決するために、並列データを利用して自動コード翻訳のためのモデルをトレーニングする学習ベースの手法が開発されている。 最近では、LLM(Large Language Models)の進歩により、学習ベースのコード翻訳がさらに強化されている。 有望ではあるが、LLM変換プログラムは、様々な品質問題(例えば、構文エラーやセマンティックエラー)に悩まされている。 特に、LLMが対応するエラーメッセージを単に提供すれば、これらのエラーを自己デバッグすることは困難である。 本研究では,LLMをベースとした新しいマルチエージェントシステムであるTransagENTを提案する。このシステムでは,構文エラーと意味エラーを,初期コードトランスレータ,構文エラーフィクスダ,コードアリグナー,セマンティックエラーフィクスダを含む4つのLCMベースのエージェント間の相乗効果で修正することで,LLMベースのコード変換を強化する。 TransAGENTの主な洞察は、まずターゲットプログラムとソースプログラム間の実行アライメントに基づいてエラーコードブロックをターゲットプログラムにローカライズすることで、固定スペースを狭め、固定困難を小さくすることができる。 TRAAGENTを評価するために、我々はまず最近のプログラミングタスクから新しいベンチマークを構築し、潜在的なデータ漏洩問題を緩和する。 ベンチマークでは,最新のLLMベースのコード翻訳技術であるUniTransよりも翻訳効率と効率性が優れており,また,異なるLLMに対する評価ではTransagENTの一般化が示され,Ablation研究では各エージェントの寄与が示されている。

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