論文の概要: Towards Advancing Code Generation with Large Language Models: A Research Roadmap

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11354v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 09:33:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:11.018046
• Title: Towards Advancing Code Generation with Large Language Models: A Research Roadmap
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるコード生成の促進に向けて:研究ロードマップ
• Authors: Haolin Jin, Huaming Chen, Qinghua Lu, Liming Zhu,
• Abstract要約: 本研究の方向性を概観し,本課題に関する既存研究の詳細な分析を行う。 コード生成プロセスを異なるフェーズに分類する6層視覚フレームワークを提案する。 この分野ではさまざまな視点と行動可能なレコメンデーションを提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.844897900380944
• License:
• Abstract: Recently, we have witnessed the rapid development of large language models, which have demonstrated excellent capabilities in the downstream task of code generation. However, despite their potential, LLM-based code generation still faces numerous technical and evaluation challenges, particularly when embedded in real-world development. In this paper, we present our vision for current research directions, and provide an in-depth analysis of existing studies on this task. We propose a six-layer vision framework that categorizes code generation process into distinct phases, namely Input Phase, Orchestration Phase, Development Phase, and Validation Phase. Additionally, we outline our vision workflow, which reflects on the currently prevalent frameworks. We systematically analyse the challenges faced by large language models, including those LLM-based agent frameworks, in code generation tasks. With these, we offer various perspectives and actionable recommendations in this area. Our aim is to provide guidelines for improving the reliability, robustness and usability of LLM-based code generation systems. Ultimately, this work seeks to address persistent challenges and to provide practical suggestions for a more pragmatic LLM-based solution for future code generation endeavors.
• Abstract（参考訳）: 近年,コード生成の下流タスクにおいて優れた機能を示す大規模言語モデルの開発が急速に進んでいるのを目の当たりにしている。 しかし、LLMベースのコード生成の可能性にもかかわらず、特に現実世界の開発に組み込まれている場合、多くの技術的および評価上の課題に直面している。 本稿では,現在の研究方向性の展望を述べるとともに,この課題に関する既存研究の詳細な分析を行う。 本稿では,コード生成過程を入力フェーズ,オーケストレーションフェーズ,開発フェーズ,検証フェーズという,異なるフェーズに分類する6層視覚フレームワークを提案する。 さらに、現在普及しているフレームワークを反映したビジョンワークフローについても概説しています。 コード生成タスクにおいて、LLMベースのエージェントフレームワークを含む大規模言語モデルで直面する課題を系統的に分析する。 この領域では、さまざまな視点と行動可能なレコメンデーションを提供しています。 本研究の目的は,LLMベースのコード生成システムの信頼性,堅牢性,ユーザビリティを向上させるためのガイドラインを提供することである。 最終的には、この作業は永続的な課題に対処し、将来的なコード生成の取り組みに対して、より実践的なLLMベースのソリューションを提案することを目的としている。

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