論文の概要: MCCoder: Streamlining Motion Control with LLM-Assisted Code Generation and Rigorous Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15154v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 16:46:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.934988
• Title: MCCoder: Streamlining Motion Control with LLM-Assisted Code Generation and Rigorous Verification
• Title（参考訳）: MCCoder:LLM支援符号生成と厳密な検証によるストリームライニング動作制御
• Authors: Yin Li, Liangwei Wang, Shiyuan Piao, Boo-Ho Yang, Ziyue Li, Wei Zeng, Fugee Tsung,
• Abstract要約: 本稿では,複雑な動作制御タスクに対処するコードを生成するためのLCM方式MCCoderを紹介する。 MCCoderは、マルチタスク分解、ハイブリッド検索拡張生成(RAG)、およびプライベートモーションライブラリによる自己補正によるコード生成を強化する。 詳細なトラジェクトリデータをロギングしてデータ検証をサポートし、シミュレーションとプロットを提供し、ユーザは生成されたコードの正確性を評価することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.438969500630677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown considerable promise in code generation. However, the automation sector, especially in motion control, continues to rely heavily on manual programming due to the complexity of tasks and critical safety considerations. In this domain, incorrect code execution can pose risks to both machinery and personnel, necessitating specialized expertise. To address these challenges, we introduce MCCoder, an LLM-powered system designed to generate code that addresses complex motion control tasks, with integrated soft-motion data verification. MCCoder enhances code generation through multitask decomposition, hybrid retrieval-augmented generation (RAG), and self-correction with a private motion library. Moreover, it supports data verification by logging detailed trajectory data and providing simulations and plots, allowing users to assess the accuracy of the generated code and bolstering confidence in LLM-based programming. To ensure robust validation, we propose MCEVAL, an evaluation dataset with metrics tailored to motion control tasks of varying difficulties. Experiments indicate that MCCoder improves performance by 11.61% overall and by 66.12% on complex tasks in MCEVAL dataset compared with base models with naive RAG. This system and dataset aim to facilitate the application of code generation in automation settings with strict safety requirements. MCCoder is publicly available at https://github.com/MCCodeAI/MCCoder.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はコード生成においてかなりの可能性を示しています。 しかし、自動化分野、特にモーションコントロール分野は、タスクの複雑さと重要な安全性の考慮により、手動プログラミングに大きく依存し続けている。 このドメインでは、誤ったコード実行は機械と人員の両方にリスクをもたらし、専門的な専門知識を必要とします。 これらの課題に対処するために,複雑な動作制御タスクに対処するコードを生成するためのLCM方式であるMCCoderを導入し,ソフトモーションデータ検証を統合した。 MCCoderは、マルチタスク分解、ハイブリッド検索拡張生成(RAG)、およびプライベートモーションライブラリによる自己補正によるコード生成を強化する。 さらに、詳細なトラジェクトリデータをロギングし、シミュレーションとプロットを提供することでデータ検証をサポートし、ユーザが生成されたコードの正確性を評価し、LLMベースのプログラミングの信頼性を高めることができる。 頑健な検証を実現するため,様々な困難を伴う動作制御タスクに適したメトリクスを持つ評価データセットMCEVALを提案する。 実験の結果、MCCoderはパフォーマンスを11.61%改善し、MCEVALデータセットの複雑なタスクでは66.12%向上した。 このシステムとデータセットは、厳格な安全性要件を持つ自動化設定におけるコード生成の応用を容易にすることを目的としている。 MCCoderはhttps://github.com/MCCodeAI/MCCoder.comで公開されている。

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