論文の概要: Assessing Correctness in LLM-Based Code Generation via Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11620v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 10:03:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:23.467285
• Title: Assessing Correctness in LLM-Based Code Generation via Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: 不確実性推定によるLLMコード生成の正確性評価
• Authors: Arindam Sharma, Cristina David,
• Abstract要約: LLM生成符号の正確性のプロキシとして不確実性推定を検討する。 我々は、自然言語生成から最先端の2つの技術を適用した。 我々は,不確実性が高い場合にモデルを予測できないようにするための禁忌ポリシーを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this work, we explore uncertainty estimation as a proxy for correctness in LLM-generated code. To this end, we adapt two state-of-the-art techniques from natural language generation -- one based on entropy and another on mutual information -- to the domain of code generation. Given the distinct semantic properties of code, we introduce modifications, including a semantic equivalence check based on symbolic execution. Our findings indicate a correlation between the uncertainty computed through these techniques and correctness, highlighting the potential of uncertainty estimation for quality assessment. Additionally, we propose a simplified version of the entropy-based method that assumes a uniform distribution over the LLM's responses, demonstrating comparable effectiveness. Using these techniques, we develop an abstention policy that prevents the model from making predictions when uncertainty is high, reducing incorrect outputs to near zero. Our evaluation on the LiveCodeBench shows that our approach significantly outperforms a baseline relying solely on LLM-reported log-probabilities.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LLM生成符号の正確性のプロキシとしての不確実性推定について検討する。 この目的のために、エントロピーに基づく自然言語生成と相互情報に基づく2つの最先端技術をコード生成の領域に適用する。 コードのセマンティックな特性を考慮し、シンボル実行に基づく意味的等価性チェックを含む修正を導入する。 本研究は, これらの手法を用いて計算した不確実性と正しさの相関性を示し, 品質評価における不確実性評価の可能性を強調した。 さらに,LLM応答に対する一様分布を仮定したエントロピー手法の簡易バージョンを提案する。 これらの手法を用いて,不確実性が高い場合にモデルが予測されることを防止し,不正確な出力をほぼゼロに抑える。 我々のLiveCodeBenchの評価は,LLM報告のログ確率のみに依存するベースラインを著しく上回っていることを示している。

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