論文の概要: A Tool for In-depth Analysis of Code Execution Reasoning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18482v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 16:56:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 22:50:04.253346
• Title: A Tool for In-depth Analysis of Code Execution Reasoning of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのコード実行推論の深さ解析ツール
• Authors: Changshu Liu, Reyhaneh Jabbarvand,
• Abstract要約: 本稿では,コード実行推論フレームワークの結果を分析する一連のツールであるExeRScopeを紹介する。 分析は、より多くのベンチマークを設計することなく、同様の特性を持つコードに一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.644043499620662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code Executing Reasoning is becoming a new non-functional metric that assesses the ability of large language models (LLMs) in programming tasks. State-of-the-art frameworks (CodeMind or REval) and benchmarks (CruxEval) usually focus on LLM's prediction of a given code's input/output or intermediate variable states/values on limited programs. However, there is no tool for more in-depth analysis of the results. Without such a tool, the observations about LLM's code execution reasoning cannot be generalized to more datasets, preventing the research community and practitioners from devising the next generation of LLMs with better code execution reasoning abilities. This paper introduces ExeRScope, a series of tools and heuristics to analyze the result of code execution reasoning frameworks to understand better the impact of code properties in the studied benchmarks on the code execution reasoning. With such tooling, analysis can be generalized to code with similar properties without the urgent need to design more benchmarks, which is a cumbersome effort.
• Abstract（参考訳）: Code Executing Reasoningは、プログラムタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の機能を評価する、新しい非機能メトリックになりつつある。 最先端のフレームワーク(CodeMindまたはReval)とベンチマーク(CruxEval)は、通常、制限されたプログラムの入力/出力または中間変数状態/値に関するLLMの予測に焦点を当てている。 しかし、結果の詳細な分析のためのツールは存在しない。 このようなツールがなければ、LCMのコード実行推論に関する観察をより多くのデータセットに一般化することはできない。 本稿では、コード実行推論フレームワークの結果を分析するためのツールとヒューリスティックであるExeRScopeを紹介し、コード実行推論に対するベンチマークにおけるコードプロパティの影響をよりよく理解する。 このようなツールを使えば、より多くのベンチマークを設計する必要なく、分析を同様のプロパティでコードに一般化することができます。

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