論文の概要: Guided Code Generation with LLMs: A Multi-Agent Framework for Complex Code Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06625v1
• Date: Sat, 11 Jan 2025 19:21:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 21:19:24.921888
• Title: Guided Code Generation with LLMs: A Multi-Agent Framework for Complex Code Tasks
• Title（参考訳）: LLMによるガイドコード生成: 複雑なコードタスクのためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Amr Almorsi, Mohanned Ahmed, Walid Gomaa,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて顕著な機能を示している。 複雑な、長いコンテキストプログラミングの課題に対処する上で、それらは重大な制限に直面します。 「案内コード生成のための新しいエージェント・フレームワーク」について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9198713957364215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in code generation tasks, yet they face significant limitations in handling complex, long-context programming challenges and demonstrating complex compositional reasoning abilities. This paper introduces a novel agentic framework for ``guided code generation'' that tries to address these limitations through a deliberately structured, fine-grained approach to code generation tasks. Our framework leverages LLMs' strengths as fuzzy searchers and approximate information retrievers while mitigating their weaknesses in long sequential reasoning and long-context understanding. Empirical evaluation using OpenAI's HumanEval benchmark with Meta's Llama 3.1 8B model (int4 precision) demonstrates a 23.79\% improvement in solution accuracy compared to direct one-shot generation. Our results indicate that structured, guided approaches to code generation can significantly enhance the practical utility of LLMs in software development while overcoming their inherent limitations in compositional reasoning and context handling.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて顕著な能力を示していますが、複雑な、長いコンテキストプログラミングの問題に対処し、複雑な構成推論能力を示す上で、重大な制限に直面しています。 本稿では、コード生成タスクに対して意図的に構造化され、きめ細かなアプローチによってこれらの制限に対処しようとする、‘誘導コード生成’のための新しいエージェントフレームワークを紹介する。 我々のフレームワークは,長い逐次推論と長文理解において弱点を軽減しつつ,ファジィサーチや近似情報検索といったLLMの強みを活用している。 OpenAIのHumanEvalベンチマークとMetaのLlama 3.1 8Bモデル(int4精度)を用いた実証評価では、直接一発生成よりも23.79倍の解精度が向上した。 この結果から,構造化されたコード生成手法は,構成的推論やコンテキストハンドリングにおいて固有の制約を克服しつつ,ソフトウェア開発におけるLLMの実用性を大幅に向上させることができることが示唆された。

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