論文の概要: CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multiligual and Multi-task Code Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12644v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 16:54:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:22.034592
• Title: CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multiligual and Multi-task Code Retrieval
• Title（参考訳）: CodeXEmbed:多言語およびマルチタスクコード検索のためのモデルファミリーを包括するジェネリスト
• Authors: Ye Liu, Rui Meng, Shafiq Jot, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Yingbo Zhou, Semih Yavuz,
• Abstract要約: CodeXEmbedは400Mから7Bパラメータの大規模なコード埋め込みモデルのファミリーである。 我々の新しいトレーニングパイプラインは、複数のプログラミング言語を統合し、様々なコード関連タスクを共通の検索フレームワークに変換する。 私たちの7Bモデルは、コード検索において新しい最先端(SOTA)を設定し、以前の主要なモデルであるVoyage-CodeをCoIRベンチマークで20%以上上回っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.19511235551312
• License:
• Abstract: Despite the success of text retrieval in many NLP tasks, code retrieval remains a largely underexplored area. Most text retrieval systems are tailored for natural language queries, often neglecting the specific challenges of retrieving code. This gap leaves existing models unable to effectively capture the diversity of programming languages and tasks across different domains, highlighting the need for more focused research in code retrieval. To address this, we introduce CodeXEmbed, a family of large-scale code embedding models ranging from 400M to 7B parameters. Our novel training pipeline unifies multiple programming languages and transforms various code-related tasks into a common retrieval framework, enhancing model generalizability and retrieval performance. Our 7B model sets a new state-of-the-art (SOTA) in code retrieval, outperforming the previous leading model, Voyage-Code, by over 20% on CoIR benchmark. In addition to excelling in code retrieval, our models demonstrate competitive performance on the widely adopted BeIR text retrieval benchmark, offering versatility across domains. Experimental results demonstrate that improving retrieval performance significantly enhances end-to-end Retrieval-Augmented Generation (RAG) performance for code-related tasks.
• Abstract（参考訳）: 多くのNLPタスクでテキスト検索が成功したにもかかわらず、コード検索はいまだに未探索の領域である。 ほとんどのテキスト検索システムは自然言語クエリ用に最適化されており、多くの場合、コードを取得する際の特定の課題を無視している。 このギャップは、既存のモデルではさまざまなドメインにわたるプログラミング言語やタスクの多様性を効果的に捉えることができず、コード検索におけるより集中的な研究の必要性を強調している。 この問題を解決するために,400Mから7Bパラメータの大規模なコード埋め込みモデルであるCodeXEmbedを紹介した。 我々の新しいトレーニングパイプラインは、複数のプログラミング言語を統合し、様々なコード関連タスクを共通の検索フレームワークに変換し、モデルの一般化性と検索性能を向上させる。 私たちの7Bモデルは、コード検索において新しい最先端(SOTA)を設定し、以前の主要なモデルであるVoyage-CodeをCoIRベンチマークで20%以上上回っています。 コード検索に優れるだけでなく、我々のモデルは広く採用されているBeIRテキスト検索ベンチマークで競合性能を示し、ドメイン間の汎用性を提供します。 実験結果から, 検索性能の向上は, コード関連タスクのエンドツーエンド検索拡張生成(RAG)性能を著しく向上させることが示された。

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