Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Trust in Language Model-Based Code Optimization through RLHF: A Research Design

論文の概要: Enhancing Trust in Language Model-Based Code Optimization through RLHF: A Research Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06769v1
Date: Mon, 10 Feb 2025 18:48:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:34:14.190432
Title: Enhancing Trust in Language Model-Based Code Optimization through RLHF: A Research Design
Title（参考訳）: RLHFによる言語モデルに基づくコード最適化の信頼性向上に関する研究
Authors: Jingzhi Gong,
Abstract要約: 本研究の目的は、人間のフィードバックを効果的に統合する、信頼性の高いLMを用いたコード最適化手法を開発することである。この作業は、ソフトウェアエンジニアリングの協力的側面と人間中心の側面を前進させるという、より広範な目標と一致します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: With the rapid advancement of AI, software engineering increasingly relies on AI-driven approaches, particularly language models (LMs), to enhance code performance. However, the trustworthiness and reliability of LMs remain significant challenges due to the potential for hallucinations -- unreliable or incorrect responses. To fill this gap, this research aims to develop reliable, LM-powered methods for code optimization that effectively integrate human feedback. This work aligns with the broader objectives of advancing cooperative and human-centric aspects of software engineering, contributing to the development of trustworthy AI-driven solutions.
Abstract（参考訳）: AIの急速な進歩により、ソフトウェアエンジニアリングは、コードパフォーマンスを向上させるために、AI駆動のアプローチ、特に言語モデル(LM)にますます依存している。しかし、LMの信頼性と信頼性は、幻覚の可能性を秘めている。このギャップを埋めるために、人間のフィードバックを効果的に統合する、信頼性の高いLMによるコード最適化手法を開発することを目的としている。この作業は、ソフトウェアエンジニアリングの協力的および人間中心的な側面を前進させるという、より広範な目標と一致し、信頼できるAI駆動ソリューションの開発に寄与する。

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