論文の概要: Exploring Coding Spot: Understanding Parametric Contributions to LLM Coding Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07113v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 02:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 22:09:45.190273
• Title: Exploring Coding Spot: Understanding Parametric Contributions to LLM Coding Performance
• Title（参考訳）: 符号化スポットの探索:LLM符号化性能に対するパラメトリック貢献を理解する
• Authors: Dongjun Kim, Minhyuk Kim, YongChan Chun, Chanjun Park, Heuiseok Lim,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における特殊パラメトリック領域である符号化スポットの概念を紹介する。 本研究は,この符号化スポットを同定し,このサブセットをターゲットとした修正がコーディングタスクのパフォーマンスに大きく影響していることを示す。 この区画化は、認知神経科学で観察される機能的神経科学を反映しており、特定の脳領域は異なるタスクに特化している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.767476858353642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated notable proficiency in both code generation and comprehension across multiple programming languages. However, the mechanisms underlying this proficiency remain underexplored, particularly with respect to whether distinct programming languages are processed independently or within a shared parametric region. Drawing an analogy to the specialized regions of the brain responsible for distinct cognitive functions, we introduce the concept of Coding Spot, a specialized parametric region within LLMs that facilitates coding capabilities. Our findings identify this Coding Spot and show that targeted modifications to this subset significantly affect performance on coding tasks, while largely preserving non-coding functionalities. This compartmentalization mirrors the functional specialization observed in cognitive neuroscience, where specific brain regions are dedicated to distinct tasks, suggesting that LLMs may similarly employ specialized parameter regions for different knowledge domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成と複数のプログラミング言語間の理解の両方において、顕著な習熟性を示している。 しかし、特に異なるプログラミング言語が独立して処理されるか、あるいは共有パラメトリック領域内で処理されるかに関して、この習熟度の基礎となるメカニズムは未解明のままである。 認知機能が異なる脳の特殊領域に類似した図面を描き、コーディング機能を促進するLLM内の特殊パラメトリック領域であるCoding Spotの概念を紹介した。 本研究は,この符号化スポットを同定し,このサブセットをターゲットとした修正がコーディングタスクのパフォーマンスに大きく影響することを示した。 この区画化は認知神経科学において観察される機能的特殊化を反映しており、特定の脳領域は異なるタスクに特化している。

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