論文の概要: LLMs as Continuous Learners: Improving the Reproduction of Defective Code in Software Issues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13941v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 08:49:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:40.820829
• Title: LLMs as Continuous Learners: Improving the Reproduction of Defective Code in Software Issues
• Title（参考訳）: 継続的学習者としてのLLM: ソフトウェア問題における欠陥コード再現の改善
• Authors: Yalan Lin, Yingwei Ma, Rongyu Cao, Binhua Li, Fei Huang, Xiaodong Gu, Yongbin Li,
• Abstract要約: EvoCoderは、イシューコード再現のための継続的学習フレームワークである。 その結果,既存のSOTA法よりも20%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.12404317786005
• License:
• Abstract: Reproducing buggy code is the first and crucially important step in issue resolving, as it aids in identifying the underlying problems and validating that generated patches resolve the problem. While numerous approaches have been proposed for this task, they primarily address common, widespread errors and struggle to adapt to unique, evolving errors specific to individual code repositories. To fill this gap, we propose EvoCoder, a multi-agent continuous learning framework for issue code reproduction. EvoCoder adopts a reflection mechanism that allows the LLM to continuously learn from previously resolved problems and dynamically refine its strategies to new emerging challenges. To prevent experience bloating, EvoCoder introduces a novel hierarchical experience pool that enables the model to adaptively update common and repo-specific experiences. Our experimental results show a 20\% improvement in issue reproduction rates over existing SOTA methods. Furthermore, integrating our reproduction mechanism significantly boosts the overall accuracy of the existing issue-resolving pipeline.
• Abstract（参考訳）: バグだらけのコードを再現することは、問題の解決における最初の重要かつ重要なステップである。 このタスクには多くのアプローチが提案されているが、主に一般的な、広範囲にわたるエラーに対処し、個々のコードリポジトリに特有のユニークな、進化するエラーに適応するのに苦労している。 このギャップを埋めるために,問題コード再現のためのマルチエージェント連続学習フレームワークであるEvoCoderを提案する。 EvoCoderはリフレクションメカニズムを採用しており、LLMは以前解決した問題から継続的に学び、その戦略を新たな課題へと動的に洗練することができる。 エクスペリエンスの肥大化を防止するため、EvoCoderは、共通のエクスペリエンスとリポジトリ固有のエクスペリエンスを適応的に更新することを可能にする、新しい階層的なエクスペリエンスプールを導入した。 実験の結果,既存のSOTA法よりも20%改善した。 さらに、再生機構の統合により、既存の問題解決パイプラインの全体的な精度が大幅に向上する。

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