論文の概要: GenX: Mastering Code and Test Generation with Execution Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13464v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 03:18:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:52.883972
• Title: GenX: Mastering Code and Test Generation with Execution Feedback
• Title（参考訳）: GenX: 実行フィードバックによるコードとテスト生成のマスタリング
• Authors: Nan Wang, Yafei Liu, Chen Chen, Haonan Lu,
• Abstract要約: 本稿では,コード生成モデルとテスト生成モデルを同時にトレーニングする新しい手法を提案する。 テストデータとコードデータの増大のための2つの戦略と、コードとテストランキングのための新しいスコアリング機能を導入します。 その結果、我々のモデルは、テストケースやコードソリューションの数の増加で反復的にトレーニングされた場合、元のデータセットでトレーニングされたモデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.225594526057816
• License:
• Abstract: Recent advancements in language modeling have enabled the translation of natural language into code, and the use of execution feedback to improve code generation. However, these methods often rely heavily on pre-existing test cases, which may not always be available or comprehensive. In this work, we propose a novel approach that concurrently trains a code generation model and a test generation model, utilizing execution feedback to refine and enhance the performance of both. We introduce two strategies for test and code data augmentation and a new scoring function for code and test ranking. We experiment on the APPS dataset and demonstrate that our approach can effectively generate and augment test cases, filter and synthesize correct code solutions, and rank the quality of generated code and tests. The results demonstrate that our models, when iteratively trained with an increasing number of test cases and code solutions, outperform those trained on the original dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年の言語モデリングの進歩により、自然言語のコードへの翻訳や、コード生成を改善するための実行フィードバックの利用が可能になった。 しかしながら、これらのメソッドは既存のテストケースに大きく依存することが多い。 本研究では,コード生成モデルとテスト生成モデルとを同時に学習し,実行フィードバックを利用して両方の性能を洗練・向上する手法を提案する。 テストデータとコードデータの増大のための2つの戦略と、コードとテストランキングのための新しいスコアリング機能を導入します。 我々はAPPSデータセットを実験し、我々のアプローチがテストケースを効果的に生成・拡張し、正しいコードソリューションをフィルタリング・合成し、生成されたコードやテストの品質をランク付けできることを実証する。 その結果、我々のモデルは、テストケースやコードソリューションの数の増加で反復的にトレーニングされた場合、元のデータセットでトレーニングされたモデルよりも優れています。

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