論文の概要: InterTrans: Leveraging Transitive Intermediate Translations to Enhance LLM-based Code Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01063v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 22:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:50:57.448830
• Title: InterTrans: Leveraging Transitive Intermediate Translations to Enhance LLM-based Code Translation
• Title（参考訳）: InterTrans: LLMベースのコード翻訳を促進するためのトランジティブ中間翻訳の活用
• Authors: Marcos Macedo, Yuan Tian, Pengyu Nie, Filipe R. Cogo, Bram Adams,
• Abstract要約: コード翻訳は、あるプログラムをあるプログラミング言語(PL)から別のプログラミング言語に変換することを目的としている。 近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)のような高度な技術でさえもタスクに苦戦していることが示されている。 LLMベースの自動コード翻訳手法であるInterTransを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.655135415596414
• License:
• Abstract: Code translation aims to convert a program from one programming language (PL) to another. This long-standing software engineering task is crucial for modernizing legacy systems, ensuring cross-platform compatibility, enhancing performance, and more. However, automating this process remains challenging due to many syntactic and semantic differences between PLs. Recent studies show that even advanced techniques such as large language models (LLMs), especially open-source LLMs, still struggle with the task. Currently, code LLMs are trained with source code from multiple programming languages, thus presenting multilingual capabilities. In this paper, we investigate whether such multilingual capabilities can be harnessed to enhance code translation. To achieve this goal, we introduce InterTrans, an LLM-based automated code translation approach that, in contrast to existing approaches, leverages intermediate translations across PLs to bridge the syntactic and semantic gaps between source and target PLs. InterTrans contains two stages. It first utilizes a novel Tree of Code Translation (ToCT) algorithm to plan transitive intermediate translation sequences between a given source and target PL, then validates them in a specific order. We evaluate InterTrans with three open LLMs on three benchmarks (i.e., CodeNet, HumanEval-X, and TransCoder) involving six PLs. Results show an absolute improvement between 18.3% to 43.3% in Computation Accuracy (CA) for InterTrans over Direct Translation with 10 attempts. The best-performing variant of InterTrans (with Magicoder LLM) achieved an average CA of 87.3%-95.4% on three benchmarks.
• Abstract（参考訳）: コード翻訳は、あるプログラムをあるプログラミング言語(PL)から別のプログラミング言語に変換することを目的としている。 この長年のソフトウェアエンジニアリングタスクは、レガシーシステムの近代化、クロスプラットフォーム互換性の確保、パフォーマンスの向上など、非常に重要です。 しかし、PL間の統語的・意味的な相違が多いため、このプロセスの自動化は依然として困難である。 近年の研究では、大規模言語モデル(LLM)、特にオープンソースのLLMのような高度な技術でさえ、その課題に苦戦していることが示されている。 現在、LLMは複数のプログラミング言語のソースコードで訓練されており、多言語機能を提供している。 本稿では,このような多言語機能をコード翻訳の強化に活用できるかどうかを考察する。 この目的を達成するために,既存のアプローチとは対照的に,PL間の中間翻訳を利用してソースとターゲットPL間の構文的・意味的ギャップを埋める,ILMベースの自動コード翻訳手法であるInterTransを導入する。 InterTransには2つのステージがある。 最初に、与えられたソースとターゲットPLの間の推移的な中間翻訳シーケンスを計画するために、新しいコード翻訳木(ToCT)アルゴリズムを使用し、それらを特定の順序で検証する。 6個のPLを含む3つのベンチマーク(CodeNet、HumanEval-X、TransCoder)で、InterTransを評価する。 その結果、10回の試行で InterTrans over Direct Translation の計算精度(CA)が 18.3% から 43.3% に改善された。 最高性能のInterTrans(Magicoder LLM)は、3つのベンチマークで平均87.3%-95.4%のCAを達成した。

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