論文の概要: Personality-Guided Code Generation Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00006v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 16:42:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 13:03:27.663880
• Title: Personality-Guided Code Generation Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたパーソナリティガイドコード生成
• Authors: Yaoqi Guo, Zhenpeng Chen, Jie M. Zhang, Yang Liu, Yun Ma,
• Abstract要約: コーディングタスクに適した性格特性のエミュレートが,大規模言語モデル(LLM)の性能に与える影響について検討する。 以上の結果から,パーソナリティガイダンスはコード生成精度を大幅に向上し,28 LLM-データセットの組み合わせのうち23のパスレートが向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.665759212676488
• License:
• Abstract: Code generation, the automatic creation of source code from natural language descriptions, has garnered significant attention due to its potential to streamline software development. Inspired by research that links task-personality alignment with improved development outcomes, we conduct an empirical study on personality-guided code generation using large language models (LLMs). Specifically, we investigate how emulating personality traits appropriate to the coding tasks affects LLM performance. We extensively evaluate this approach using seven widely adopted LLMs across four representative datasets. Our results show that personality guidance significantly enhances code generation accuracy, with improved pass rates in 23 out of 28 LLM-dataset combinations. Notably, in 11 cases, the improvement exceeds 5%, and in 5 instances, it surpasses 10%, with the highest gain reaching 12.9%. Additionally, personality guidance can be easily integrated with other prompting strategies to further boost performance.
• Abstract（参考訳）: 自然言語記述からソースコードを自動生成するコード生成は、ソフトウェア開発の合理化の可能性から、大きな注目を集めている。 タスク・パーソナリティ・アライメントと開発成果の改善を結びつける研究から着想を得て,大規模言語モデル(LLM)を用いた人格誘導コード生成の実験的研究を行った。 具体的には、コーディングタスクに適した性格特性のエミュレーションがLLM性能に与える影響について検討する。 提案手法は,4つの代表的なデータセットにまたがって広く採用されている7つのLSMを用いて広範に評価する。 以上の結果から,パーソナリティガイダンスはコード生成精度を大幅に向上し,28 LLM-データセットの組み合わせのうち23のパスレートが向上した。 特に11例では5%を超え、5例では10%を超え、最高は12.9%となっている。 さらに、パーソナリティガイダンスは、パフォーマンスをさらに向上させる他のプロンプト戦略と容易に統合できる。

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