論文の概要: M2rc-Eval: Massively Multilingual Repository-level Code Completion Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21157v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 15:58:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:19:11.228072
• Title: M2rc-Eval: Massively Multilingual Repository-level Code Completion Evaluation
• Title（参考訳）: M2rc-Eval:多言語リポジトリレベルのコード補完評価
• Authors: Jiaheng Liu, Ken Deng, Congnan Liu, Jian Yang, Shukai Liu, He Zhu, Peng Zhao, Linzheng Chai, Yanan Wu, Ke Jin, Ge Zhang, Zekun Wang, Guoan Zhang, Bangyu Xiang, Wenbo Su, Bo Zheng,
• Abstract要約: 18のプログラミング言語をカバーする多言語リポジトリレベルのコード補完ベンチマークを提案する。 異なる補完シナリオに2種類の細かいアノテーション(バケットレベルとセマンティックレベル)が提供される。 また、M2RC-INSTRUCTデータセットを多言語で作成し、既存のコード大言語モデルのリポジトリレベルのコード補完能力を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.6123499117046
• License:
• Abstract: Repository-level code completion has drawn great attention in software engineering, and several benchmark datasets have been introduced. However, existing repository-level code completion benchmarks usually focus on a limited number of languages (<5), which cannot evaluate the general code intelligence abilities across different languages for existing code Large Language Models (LLMs). Besides, the existing benchmarks usually report overall average scores of different languages, where the fine-grained abilities in different completion scenarios are ignored. Therefore, to facilitate the research of code LLMs in multilingual scenarios, we propose a massively multilingual repository-level code completion benchmark covering 18 programming languages (called M2RC-EVAL), and two types of fine-grained annotations (i.e., bucket-level and semantic-level) on different completion scenarios are provided, where we obtain these annotations based on the parsed abstract syntax tree. Moreover, we also curate a massively multilingual instruction corpora M2RC- INSTRUCT dataset to improve the repository-level code completion abilities of existing code LLMs. Comprehensive experimental results demonstrate the effectiveness of our M2RC-EVAL and M2RC-INSTRUCT.
• Abstract（参考訳）: リポジトリレベルのコード補完は、ソフトウェア工学において大きな注目を集めており、いくつかのベンチマークデータセットが導入されている。 しかし、既存のリポジトリレベルのコード補完ベンチマークは、通常、限られた数の言語( (<5) に焦点を合わせており、既存のコード大言語モデル(LLM)に対して、様々な言語にわたる一般的なコードインテリジェンス能力を評価することはできない。 さらに、既存のベンチマークでは、異なる言語の平均スコアが報告され、異なる補完シナリオにおけるきめ細かい能力は無視される。 したがって、多言語シナリオにおけるコードLLMの研究を容易にするため、18のプログラミング言語(M2RC-EVALと呼ばれる)をカバーする多言語リポジトリレベルのコード補完ベンチマークを提案し、異なる補完シナリオに関する2種類の微粒なアノテーション(バケットレベルとセマンティックレベル)を提供し、解析された抽象構文木に基づいてこれらのアノテーションを得る。 さらに,M2RC-INSTRUCTデータセットを多言語で作成し,既存のLLMのリポジトリレベルのコード補完能力を向上する。 M2RC-EVALとM2RC-INSTRUCTの有効性を総合的に検証した。

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