論文の概要: Resource-Efficient & Effective Code Summarization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03617v1
- Date: Wed, 05 Feb 2025 21:06:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 14:33:41.541736
- Title: Resource-Efficient & Effective Code Summarization
- Title(参考訳): リソース効率の良い効果的なコード要約
- Authors: Saima Afrin, Joseph Call, Khai-Nguyen Nguyen, Oscar Chaparro, Antonio Mastropaolo,
- Abstract要約: QLoRAのようなGreenAI技術は、大規模モデルのサステナビリティを扱うための有望なパスを提供する。
本研究では,Python と Java の2つのプログラミング言語にまたがる最先端の CLM の評価を行った。
その結果、QLoRAはコード要約のためのCLMを効率的に微調整できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.512140256677132
- License:
- Abstract: Code Language Models (CLMs) have demonstrated high effectiveness in automating software engineering tasks such as bug fixing, code generation, and code documentation. This progress has been driven by the scaling of large models, ranging from millions to trillions of parameters (e.g., GPT-4). However, as models grow in scale, sustainability concerns emerge, as they are extremely resource-intensive, highlighting the need for efficient, environmentally conscious solutions. GreenAI techniques, such as QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation), offer a promising path for dealing with large models' sustainability as they enable resource-efficient model fine-tuning. Previous research has shown the effectiveness of QLoRA in code-related tasks, particularly those involving natural language inputs and code as the target output (NL-to-Code), such as code generation. However, no studies have explored its application to tasks that are fundamentally similar to NL-to-Code (natural language to code) but operate in the opposite direction, such as code summarization. This leaves a gap in understanding how well QLoRA can generalize to Code-to-NL tasks, which are equally important for supporting developers in understanding and maintaining code. To address this gap, we investigate the extent to which QLoRA's capabilities in NL-to-Code tasks can be leveraged and transferred to code summarization, one representative Code-to-NL task. Our study evaluates two state-of-the-art CLMs (CodeLlama and DeepSeek-Coder) across two programming languages: Python and Java. Our research tasked models with generating descriptions for Python and Java code methods. The results align with prior findings on QLoRA for source code generation, showing that QLoRA enables efficient fine-tuning of CLMs for code summarization.
- Abstract(参考訳): コード言語モデル(CLM)は、バグ修正、コード生成、コードドキュメンテーションなどのソフトウェアエンジニアリングタスクを自動化する上で、高い効果を示している。
この進歩は、数百万から数兆のパラメータ(例えば、GPT-4)にわたる大規模なモデルのスケーリングによって引き起こされている。
しかし、モデルが規模を拡大するにつれて、持続可能性に関する懸念が浮上し、非常に資源集約的であり、効率的で環境に配慮したソリューションの必要性が浮かび上がっている。
QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)のようなGreenAI技術は、リソース効率のよいモデル微調整を可能にするため、大規模モデルの持続可能性を扱う上で有望な道を提供する。
従来の研究では、QLoRAがコード関連タスク、特に自然言語入力や、コード生成などの目標出力(NL-to-Code)に関わるタスクにおいて有効であることが示されている。
しかしながら、NL-to-Code(自然言語からコードへの)と基本的に類似しているが、コード要約のような反対方向で動作するタスクへの適用についての調査は行われていない。
これはQLoRAがCode-to-NLタスクにどのように一般化できるかを理解するためのギャップを残している。
このギャップに対処するため,NL-to-CodeタスクにおけるQLoRAの機能がどのように活用され,コード要約(Code-to-NLタスク)に転送されるかを検討する。
本研究では,Python と Java の2つのプログラミング言語を対象とした最先端 CLM (CodeLlama と DeepSeek-Coder) の評価を行った。
我々の研究はPythonとJavaのコードメソッドの記述を生成するモデルをタスクした。
その結果、ソースコード生成におけるQLoRAの事前の知見と一致し、QLoRAはコード要約のためのCLMの効率的な微調整を可能にすることを示した。
関連論文リスト
- SURGE: On the Potential of Large Language Models as General-Purpose Surrogate Code Executors [0.0]
大規模言語モデル(LLM)は、コード理解やコード生成など、コード関連のタスクにおいて顕著な機能を示している。
しかしながら、LLMが汎用的なサロゲートコードエグゼキュータとして機能するかどうかについても、同様に重要で未解明の疑問がある。
本研究は,LLMを代用コード実行子として使用することの実現可能性に関する実証的な知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-16T15:38:19Z) - Pseudocode-Injection Magic: Enabling LLMs to Tackle Graph Computational Tasks [15.69049038121735]
グラフ計算タスクは本質的に困難であり、しばしば効率的な解に対する高度なアルゴリズムを要求する。
既存のアプローチは、複雑なグラフ構造を理解するための大きな言語モデルの制限された能力によって制約される。
問題理解,迅速な設計,コード生成という3つの重要なステップから構成される新しいフレームワークであるPIEを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-23T15:04:22Z) - Exploring the Potential of Llama Models in Automated Code Refinement: A Replication Study [2.930521532345053]
コードリファインメントタスクにおけるChatGPTの代替として、CodeLlamaとLlama 2.0の2つのオープンソース、小規模の大規模言語モデルについて検討する。
この結果から,Llamaモデルが適切に調整された場合,自動コード修正におけるChatGPTに匹敵する,合理的な性能が得られることがわかった。
我々の研究は、コード改善のためのオープンソースモデルの可能性を強調し、現実世界のソフトウェア開発にコスト効率が高くプライバシーに配慮したソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-03T19:39:31Z) - OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models [70.72097493954067]
コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須になっている。
オープンアクセスのコード LLM はプロプライエタリなモデルの性能レベルに近づきつつあるが、高品質なコード LLM は依然として限られている。
トップクラスのコードLLMであるOpenCoderは、主要なモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するだけでなく、研究コミュニティの"オープンクックブック"としても機能します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-07T17:47:25Z) - What's Wrong with Your Code Generated by Large Language Models? An Extensive Study [80.18342600996601]
大規模言語モデル(LLM)は、標準解に比べて短いがより複雑なコードを生成する。
3つのカテゴリと12のサブカテゴリを含む誤ったコードに対するバグの分類を開発し、一般的なバグタイプに対する根本原因を分析する。
そこで本研究では,LLMがバグタイプやコンパイラフィードバックに基づいて生成したコードを批判し,修正することのできる,自己批判を導入した新たな学習自由反復手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T17:27:17Z) - VersiCode: Towards Version-controllable Code Generation [58.82709231906735]
大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において大きな進歩を遂げていますが、既存の研究は、ソフトウェア開発の動的な性質を説明できません。
バージョン別コード補完(VSCC)とバージョン別コードマイグレーション(VACM)の2つの新しいタスクを提案する。
VersiCodeについて広範な評価を行い、バージョン管理可能なコード生成が確かに重要な課題であることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T16:15:06Z) - A Survey on Large Language Models for Code Generation [9.555952109820392]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なコード関連のタスクで顕著な進歩を遂げています。
本調査は、総合的かつ最新の文献レビューを提供することで、学界と実践的発展のギャップを埋めることを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-01T17:48:15Z) - Comments as Natural Logic Pivots: Improve Code Generation via Comment Perspective [85.48043537327258]
本稿では, MANGO (comMents As Natural loGic pivOts) を提案する。
その結果、MANGOは強いベースラインに基づいてコードパス率を大幅に改善することがわかった。
論理的なコメントの復号化戦略の堅牢性は、考えの連鎖よりも顕著に高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T08:30:46Z) - StepCoder: Improve Code Generation with Reinforcement Learning from
Compiler Feedback [58.20547418182074]
2つの主要コンポーネントからなるコード生成の新しいフレームワークであるStepCoderを紹介します。
CCCSは、長いシーケンスのコード生成タスクをCurriculum of Code Completion Subtaskに分割することで、探索課題に対処する。
FGOは、未実行のコードセグメントをマスクすることでのみモデルを最適化し、Fine-Grained Optimizationを提供する。
提案手法は,出力空間を探索し,対応するベンチマークにおいて最先端の手法より優れた性能を発揮する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T13:14:31Z) - CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and
Generation [72.1638273937025]
大きな言語モデル (LLM) は膨大なソースコードで事前訓練されており、コードインテリジェンスにおいて顕著な進歩を遂げている。
CodeT5+は、コンポーネントモジュールを柔軟に組み合わせて、幅広い下流のコードタスクに適合させることができるコードのためのエンコーダ-デコーダLLMのファミリーである。
我々は、ゼロショット、微調整、命令調整を含む20以上のコード関連ベンチマークでCodeT5+を広範囲に評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-13T14:23:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。