論文の概要: See-Saw Generative Mechanism for Scalable Recursive Code Generation with Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10861v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 18:54:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:48.389825
• Title: See-Saw Generative Mechanism for Scalable Recursive Code Generation with Generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIを用いたスケーラブル再帰コード生成のためのシーソー生成機構
• Authors: Ruslan Idelfonso Magaña Vsevolodovna,
• Abstract要約: 本稿では,動的かつ反復的なコード生成手法であるSee-Saw生成機構を紹介する。 提案されたアプローチは、アライメントと機能を保証するために、メインコード更新と依存性生成を交互に行う。 このメカニズムにより、すべてのコードコンポーネントが同期化され、機能し、スケーラブルで効率的なプロジェクト生成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The generation of complex, large-scale code projects using generative AI models presents challenges due to token limitations, dependency management, and iterative refinement requirements. This paper introduces the See-Saw generative mechanism, a novel methodology for dynamic and recursive code generation. The proposed approach alternates between main code updates and dependency generation to ensure alignment and functionality. By dynamically optimizing token usage and incorporating key elements of the main code into the generation of dependencies, the method enables efficient and scalable code generation for projects requiring hundreds of interdependent files. The mechanism ensures that all code components are synchronized and functional, enabling scalable and efficient project generation. Experimental validation demonstrates the method's capability to manage dependencies effectively while maintaining coherence and minimizing computational overhead.
• Abstract（参考訳）: 生成AIモデルを使用した複雑な大規模コードプロジェクトの生成は、トークンの制限、依存性管理、反復的な改善要件による課題を提起する。 本稿では,動的かつ再帰的なコード生成手法であるSee-Saw生成機構を紹介する。 提案されたアプローチは、アライメントと機能を保証するために、メインコード更新と依存性生成を交互に行う。 トークンの使用を動的に最適化し、メインコードのキー要素を依存関係の生成に組み込むことで、数百の相互依存ファイルを必要とするプロジェクトの効率的でスケーラブルなコード生成を可能にする。 このメカニズムにより、すべてのコードコンポーネントが同期化され、機能し、スケーラブルで効率的なプロジェクト生成を可能にする。 実験的な検証は、コヒーレンスを維持し、計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら、依存関係を効果的に管理する手法の能力を実証する。

関連論文リスト

• MaintainCoder: Maintainable Code Generation Under Dynamic Requirements [22.419305172274512]
  最小限の再作業で動的要求を処理するために MaintainCoder を提案する。 ウォーターフォールモデル、デザインパターン、マルチエージェントコラボレーションを統合する。 私たちの仕事は、保守可能なコード生成の基礎を提供するだけでなく、より包括的なコード品質の研究の必要性も強調しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-31T16:06:47Z)
• ToolCoder: A Systematic Code-Empowered Tool Learning Framework for Large Language Models [49.04652315815501]
  ツール学習は、大規模な言語モデル(LLM)にとって、外部ツールとのインタラクションを通じて、複雑な現実世界のタスクを解決する重要な機能として登場した。 本稿では,ツール学習をコード生成タスクとして再編成する新しいフレームワークであるToolCoderを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T03:42:28Z)
• 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)
• Parallelized Autoregressive Visual Generation [65.9579525736345]
  本稿では,並列化された自己回帰視覚生成のための簡易かつ効果的な手法を提案する。 本手法は,画像生成タスクと映像生成タスクの両方において,最大9.5倍の高速化を実現し,品質劣化を最小限に抑えた3.6倍の高速化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T17:59:54Z)
• AsCAN: Asymmetric Convolution-Attention Networks for Efficient Recognition and Generation [48.82264764771652]
  本稿では,畳み込みブロックと変圧器ブロックを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャAsCANを紹介する。 AsCANは、認識、セグメンテーション、クラス条件画像生成など、さまざまなタスクをサポートしている。 次に、同じアーキテクチャをスケールして、大規模なテキスト・イメージタスクを解決し、最先端のパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T18:43:17Z)
• 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)
• Adaptive Draft-Verification for Efficient Large Language Model Decoding [24.347886232342862]
  大規模言語モデル(LLM)デコードでは、与えられたコンテキストに基づいてトークンのシーケンスを生成する。 典型的な自己回帰復号法では、生成されたトークンごとに別の前方通過が必要となる。 微調整を必要とせずにLDMデコーディングを高速化するADEDを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T22:20:39Z)
• GrootVL: Tree Topology is All You Need in State Space Model [66.36757400689281]
  GrootVLは、視覚的タスクとテキストタスクの両方に適用できる多目的マルチモーダルフレームワークである。 本手法は, 画像分類, オブジェクト検出, セグメンテーションにおいて, 既存の構造化状態空間モデルよりも大幅に優れる。 大規模言語モデルの微調整により,本手法は訓練コストの少ない複数のテキストタスクにおいて一貫した改善を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T15:09:29Z)
• Energy-efficient Task Adaptation for NLP Edge Inference Leveraging Heterogeneous Memory Architectures [68.91874045918112]
  Adapter-ALBERTは、様々なタスクにわたる最大データ再利用のための効率的なモデル最適化である。 検証されたNLPエッジアクセラレータ上でシミュレーションを行うことにより、モデルを不均一なオンチップメモリアーキテクチャにマッピングする利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-25T14:40:59Z)
• CoderEval: A Benchmark of Pragmatic Code Generation with Generative Pre-trained Models [20.169432642273524]
  230のPythonと230のJavaコード生成タスクからなるCoderEvalというベンチマークを提案する。 CoderEval上で3つのコード生成モデルを評価することにより、スタンドアロン関数の生成におけるこれらのモデルの有効性が非スタンドアロン関数の生成よりも著しく高いことが分かる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T07:39:28Z)
• Execution-based Code Generation using Deep Reinforcement Learning [8.085533911328577]
  PPOCoderは、事前訓練されたPLモデルとプロキシポリシー最適化を組み合わせた、コード生成のための新しいフレームワークである。 PPOCoderは、外部コード固有の知識をモデル最適化プロセスにシームレスに統合する。 PPOCoderはタスクに依存しない、モデルに依存しないフレームワークで、さまざまなコード生成タスクやPLで使用できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T18:02:26Z)
• DORE: Document Ordered Relation Extraction based on Generative Framework [56.537386636819626]
  本稿では,既存のDocREモデルの根本原因について検討する。 本稿では,モデルが学習しやすく,決定論的な関係行列から記号列と順序列を生成することを提案する。 4つのデータセットに対する実験結果から,提案手法は生成型DocREモデルの性能を向上させることができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T11:18:10Z)
• 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)
• Conditional Generative Modeling via Learning the Latent Space [54.620761775441046]
  マルチモーダル空間における条件生成のための新しい枠組みを提案する。 潜在変数を使って一般化可能な学習パターンをモデル化する。 推論では、潜伏変数は複数の出力モードに対応する最適解を見つけるために最適化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T03:11:34Z)

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。