論文の概要: Code LLMs: A Taxonomy-based Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08291v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 11:07:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:54.959556
• Title: Code LLMs: A Taxonomy-based Survey
• Title（参考訳）: Code LLMs: 分類学に基づく調査
• Authors: Nishat Raihan, Christian Newman, Marcos Zampieri,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにまたがる顕著な機能を示している。 LLMは最近、自然言語(NL)とプログラミング言語(PL)のギャップを埋めて、コーディングタスクへの影響を拡大した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.3481279783709805
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various NLP tasks and have recently expanded their impact to coding tasks, bridging the gap between natural languages (NL) and programming languages (PL). This taxonomy-based survey provides a comprehensive analysis of LLMs in the NL-PL domain, investigating how these models are utilized in coding tasks and examining their methodologies, architectures, and training processes. We propose a taxonomy-based framework that categorizes relevant concepts, providing a unified classification system to facilitate a deeper understanding of this rapidly evolving field. This survey offers insights into the current state and future directions of LLMs in coding tasks, including their applications and limitations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なNLPタスクにまたがる顕著な機能を示し、最近、自然言語(NL)とプログラミング言語(PL)のギャップを埋める、コーディングタスクへの影響を拡大した。 この分類に基づく調査は、NL-PLドメインにおけるLCMの包括的な分析を提供し、これらのモデルがどのようにコーディングタスクに利用され、それらの方法論、アーキテクチャ、およびトレーニングプロセスを調べるかを調査している。 本稿では,この急速に発展する分野のより深い理解を促進するために,関連する概念を分類し,統一的な分類システムを提供する分類学に基づく枠組みを提案する。 この調査は、LLMのコーディングタスクにおける現在の状況と今後の方向性に関する洞察を提供する。

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