論文の概要: LLM as a code generator in Agile Model Driven Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18489v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 07:24:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:36.073412
• Title: LLM as a code generator in Agile Model Driven Development
• Title（参考訳）: アジャイルモデル駆動開発におけるコードジェネレータとしてのLLM
• Authors: Ahmed R. Sadik, Sebastian Brulin, Markus Olhofer, Antonello Ceravola, Frank Joublin,
• Abstract要約: この研究は、これらの課題を克服するための実行可能な戦略としてモデル駆動開発(MDD)を擁護します。 我々は GPT4 をコードジェネレータとして利用する Agile Model Driven Development (AMDD) アプローチを提案する。 GPT4自動生成機能を適用すると、JADEおよびPADEフレームワークと互換性のあるJavaとPythonコードが生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.12646803578849
• License:
• Abstract: Leveraging Large Language Models (LLM) like GPT4 in the auto generation of code represents a significant advancement, yet it is not without its challenges. The ambiguity inherent in natural language descriptions of software poses substantial obstacles to generating deployable, structured artifacts. This research champions Model Driven Development (MDD) as a viable strategy to overcome these challenges, proposing an Agile Model Driven Development (AMDD) approach that employs GPT4 as a code generator. This approach enhances the flexibility and scalability of the code auto generation process and offers agility that allows seamless adaptation to changes in models or deployment environments. We illustrate this by modeling a multi agent Unmanned Vehicle Fleet (UVF) system using the Unified Modeling Language (UML), significantly reducing model ambiguity by integrating the Object Constraint Language (OCL) for code structure meta modeling, and the FIPA ontology language for communication semantics meta modeling. Applying GPT4 auto generation capabilities yields Java and Python code that is compatible with the JADE and PADE frameworks, respectively. Our thorough evaluation of the auto generated code verifies its alignment with expected behaviors and identifies enhancements in agent interactions. Structurally, we assessed the complexity of code derived from a model constrained solely by OCL meta models, against that influenced by both OCL and FIPA ontology meta models. The results indicate that the ontology constrained meta model produces inherently more complex code, yet its cyclomatic complexity remains within manageable levels, suggesting that additional meta model constraints can be incorporated without exceeding the high risk threshold for complexity.
• Abstract（参考訳）: GPT4のような大規模言語モデル(LLM)をコードの自動生成に活用することは、大きな進歩を示している。 ソフトウェアの自然言語記述に固有の曖昧さは、デプロイ可能で構造化されたアーティファクトを生成する上で、かなりの障害となる。 この研究は、これらの課題を克服するための実行可能な戦略としてモデル駆動開発(MDD)を擁護し、GPT4をコードジェネレータとして利用するアジャイルモデル駆動開発(AMDD)アプローチを提案する。 このアプローチは、コード自動生成プロセスの柔軟性とスケーラビリティを高め、モデルやデプロイメント環境へのシームレスな適応を可能にするアジリティを提供します。 本稿では,多エージェントUnmanned Vehicle Fleet (UVF) システムをUML (Unified Modeling Language) を用いてモデル化し,コード構造メタモデリングのためのObject Constraint Language (OCL) と通信セマンティクスメタモデリングのためのFIPAオントロジー言語を統合することにより,モデルの曖昧さを大幅に低減する。 GPT4自動生成機能を適用すると、JADEフレームワークとPADEフレームワークと互換性のあるJavaとPythonコードが得られる。 自動生成コードの徹底的な評価は、期待される動作と整合性を確認し、エージェントインタラクションの強化を識別する。 構造的には、OCLメタモデルのみに制約されたモデルから派生したコードの複雑さを、OCLおよびFIPAオントロジーメタモデルの影響に対して評価した。 その結果、オントロジー制約されたメタモデルは本質的により複雑なコードを生成するが、そのサイクロマティックな複雑さは管理可能なレベルに留まり、複雑さのリスク閾値を超えることなく追加のメタモデル制約を組み込むことが可能であることが示唆された。

関連論文リスト

• EpiCoder: Encompassing Diversity and Complexity in Code Generation [49.170195362149386]
  抽象構文木(AST)にヒントを得た新しい特徴木ベース合成フレームワークを提案する。 コードの構文構造をキャプチャするASTとは異なり、私たちのフレームワークはコード要素間のセマンティックな関係をモデル化します。 広く使われているベースモデルを微調整してEpiCoderシリーズを作成し、関数レベルとファイルレベルの両方で最先端のパフォーマンスを実現しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T18:58:15Z)
• Chunk-Distilled Language Modeling [25.238256586953487]
  Chunk-Distilled Language Modeling (CD-LM)は、現在の大規模言語モデル(LLM)における2つの課題に対処するテキスト生成のアプローチである。 提案手法は,ディープネットワークベースのLCMと簡単な検索モジュールを組み合わせることで,単一のデコードステップでマルチトークンテキストチャンクを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T08:32:15Z)
• SynerGen-VL: Towards Synergistic Image Understanding and Generation with Vision Experts and Token Folding [66.74446220401296]
  画像の理解と生成の両方が可能なシンプルだが強力なエンコーダのないMLLMであるSynerGen-VLを提案する。 トークンの折り畳み機構と,高分解能画像理解を効果的に支援するビジョンエキスパートベースのプログレッシブアライメント事前学習戦略を導入する。 コードとモデルはリリースされます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T18:59:26Z)
• HiVeGen -- Hierarchical LLM-based Verilog Generation for Scalable Chip Design [55.54477725000291]
  HiVeGenは階層的なVerilog生成フレームワークで、生成タスクを階層的なサブモジュールに分解する。 自動設計空間探索(DSE)を階層対応のプロンプト生成に変換し、コードの再利用を強化するために重みに基づく検索を導入する。 エラー補正コストを低減し、生成した設計の質を大幅に向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-06T19:37:53Z)
• COrAL: Order-Agnostic Language Modeling for Efficient Iterative Refinement [80.18490952057125]
  反復改良は、複雑なタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の能力を高める効果的なパラダイムとして登場した。 我々はこれらの課題を克服するために、コンテキストワイズ順序非依存言語モデリング(COrAL)を提案する。 当社のアプローチでは、管理可能なコンテキストウィンドウ内で複数のトークン依存関係をモデル化しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T23:56:19Z)
• Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models [79.41139393080736]
  大規模言語モデル(LLM)は急速に進歩し、印象的な機能を示している。 In-Context Learning (ICL) など。 効率的なファインチューニング(PEFT)は、現在2つの主要な拡張方法である。 下流タスクへのLLM。 我々は、モデルが微調整なしで新しいタスクに迅速に適応できるパラダイムである参照信頼復号(RTD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T10:48:20Z)
• Synergy of Large Language Model and Model Driven Engineering for Automated Development of Centralized Vehicular Systems [2.887732304499794]
  モデル駆動工学(MDE)とLarge Language Models(LLM)の相乗効果を利用したツールのプロトタイプを提案する。 CARLAシミュレータを用いて、緊急ブレーキのシナリオにおいて、生成されたコードをシミュレーション環境で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T13:28:11Z)
• Enhancing Code Generation Performance of Smaller Models by Distilling the Reasoning Ability of LLMs [36.409470894115074]
  我々は、LLMのコード生成推論機能をより小さなモデルに転送することを目的としたCodePLANフレームワークを提案する。 提案手法は,APPSベンチマークにおいて,より小さなモデルのコード生成性能を130%以上向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T03:09:54Z)
• Entropy-Regularized Token-Level Policy Optimization for Language Agent Reinforcement [67.1393112206885]
  大規模言語モデル(LLM)は、対話的な意思決定タスクにおいてインテリジェントなエージェントとして期待されている。 本稿では,トークンレベルでのLLMの最適化に適したエントロピー拡張RL法である,エントロピー正規化トークンレベル最適化(ETPO)を導入する。 我々は,データサイエンスコード生成を多段階対話型タスクのシリーズとしてモデル化したシミュレーション環境におけるETPOの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:45:26Z)
• Coding by Design: GPT-4 empowers Agile Model Driven Development [0.03683202928838613]
  この研究は、アジャイルモデル駆動開発(MDD)アプローチを提供し、OpenAIのGPT-4を使ってコードの自動生成を強化する。 私たちの研究は、現行のMDDメソッドへの重要な貢献として"アジリティ"を強調しています。 最終的に、GPT-4を利用して、最後のレイヤはJavaとPythonの両方でコードを自動生成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T15:05:05Z)
• Energy-Based Models for Code Generation under Compilability Constraints [2.9176992922046923]
  本研究では,コンパイル可能なコードを制約満足度として生成する学習の課題を提起する。 本稿では,コンパイル可能なシーケンスのみを生成する制約を課した,事前学習された生成モデルを表すEnergy-Based Model(EBM)を定義する。 次に,KL-Adaptive Distributional Policy Gradientアルゴリズムを用いて,EMMを近似した生成モデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T11:06:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。