論文の概要: From Tools to Teammates: Evaluating LLMs in Multi-Session Coding Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13791v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 14:58:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 14:00:08.628720
• Title: From Tools to Teammates: Evaluating LLMs in Multi-Session Coding Interactions
• Title（参考訳）: ツールからチームメイトへ:マルチセッションコーディングインタラクションにおけるLLMの評価
• Authors: Nathanaël Carraz Rakotonirina, Mohammed Hamdy, Jon Ander Campos, Lucas Weber, Alberto Testoni, Marzieh Fadaee, Sandro Pezzelle, Marco Del Tredici,
• Abstract要約: MemoryCodeは、無関係な情報の中で単純なコーディング命令を追跡し実行するためのLarge Language Modelsの機能をテストするために設計されたデータセットである。 その結果,LLMの基本的な制限が強調され,長期的相互作用において効果的に協調する能力が制限された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.344348861402928
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used in working environments for a wide range of tasks, excelling at solving individual problems in isolation. However, are they also able to effectively collaborate over long-term interactions? To investigate this, we introduce MemoryCode, a synthetic multi-session dataset designed to test LLMs' ability to track and execute simple coding instructions amid irrelevant information, simulating a realistic setting. While all the models we tested handle isolated instructions well, even the performance of state-of-the-art models like GPT-4o deteriorates when instructions are spread across sessions. Our analysis suggests this is due to their failure to retrieve and integrate information over long instruction chains. Our results highlight a fundamental limitation of current LLMs, restricting their ability to collaborate effectively in long interactions.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、作業環境において広範囲のタスクに使用され、個別の問題を分離して解くのに優れています。 しかし、彼らは長期的な相互作用を通じて効果的に協力できるだろうか? そこで本研究では,無関係な情報の中で単純なコーディング命令を追跡・実行し,現実的な設定をシミュレートするLLMの能力をテストするために設計された合成マルチセッションデータセットであるMemoryCodeを紹介する。 私たちがテストしたすべてのモデルは、分離された命令をうまく処理するが、GPT-4oのような最先端のモデルのパフォーマンスでさえ、セッションにまたがる命令が広まると劣化する。 我々の分析によれば、これは長い命令チェーン上で情報の検索と統合ができなかったためである。 その結果,LLMの基本的な制限が強調され,長期的相互作用において効果的に協調する能力が制限された。

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