論文の概要: Code to Think, Think to Code: A Survey on Code-Enhanced Reasoning and Reasoning-Driven Code Intelligence in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19411v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 18:55:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 15:00:03.586964
• Title: Code to Think, Think to Code: A Survey on Code-Enhanced Reasoning and Reasoning-Driven Code Intelligence in LLMs
• Title（参考訳）: Code to Think, Think to Code: LLMにおけるコード拡張推論と推論駆動コードインテリジェンスに関する調査
• Authors: Dayu Yang, Tianyang Liu, Daoan Zhang, Antoine Simoulin, Xiaoyi Liu, Yuwei Cao, Zhaopu Teng, Xin Qian, Grey Yang, Jiebo Luo, Julian McAuley,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)では、コードと推論が互いに強化される。 コードは検証可能な実行パスを提供し、論理的な分解を強制し、実行時の検証を可能にする。 我々は,このシナジーを強化するために,重要な課題を特定し,今後の研究方向性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.00384299879513
• License:
• Abstract: In large language models (LLMs), code and reasoning reinforce each other: code offers an abstract, modular, and logic-driven structure that supports reasoning, while reasoning translates high-level goals into smaller, executable steps that drive more advanced code intelligence. In this study, we examine how code serves as a structured medium for enhancing reasoning: it provides verifiable execution paths, enforces logical decomposition, and enables runtime validation. We also explore how improvements in reasoning have transformed code intelligence from basic completion to advanced capabilities, enabling models to address complex software engineering tasks through planning and debugging. Finally, we identify key challenges and propose future research directions to strengthen this synergy, ultimately improving LLM's performance in both areas.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)では、コードと推論が相互に強化され、コードは推論をサポートする抽象的でモジュラーで論理駆動的な構造を提供し、推論はより高度なコードインテリジェンスを駆動するより小さな実行可能なステップに変換する。 本研究では,検証可能な実行パスを提供し,論理的分解を強制し,実行時の検証を可能にする。 また、推論の改善によってコードインテリジェンスが基本的な完成から高度な機能へと変化し、モデルが計画とデバッグを通じて複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに対処できるようになったかについても検討する。 最後に,重要な課題を特定し,このシナジーを強化するための今後の研究指針を提案し,最終的に両領域におけるLLMの性能を向上する。

関連論文リスト

• Unlocking Reasoning Potential in Large Langauge Models by Scaling Code-form Planning [94.76546523689113]
  CodePlanは、テキストコード形式の計画を生成し、追跡するフレームワークで、高いレベルの構造化された推論プロセスの概要を擬似コードで示します。 CodePlanは、洗練された推論タスク固有のリッチなセマンティクスと制御フローを効果的にキャプチャする。 反応を直接生成するのに比べて25.1%の相対的な改善が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T04:13:58Z)
• 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)
• Code Prompting Elicits Conditional Reasoning Abilities in Text+Code LLMs [65.2379940117181]
  自然言語の問題をコードに変換する一連のプロンプトであるコードプロンプトを導入します。 コードプロンプトは複数のLLMに対して高速に向上することがわかった。 GPT 3.5を解析した結果,入力問題のコードフォーマッティングが性能向上に不可欠であることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T15:32:24Z)
• If LLM Is the Wizard, Then Code Is the Wand: A Survey on How Code Empowers Large Language Models to Serve as Intelligent Agents [81.60906807941188]
  大型言語モデル(LLM)は、自然言語と形式言語(コード)の組み合わせに基づいて訓練される コードは、標準構文、論理一貫性、抽象化、モジュール性を備えた高レベルの目標を実行可能なステップに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-01T16:51:20Z)
• When Do Program-of-Thoughts Work for Reasoning? [51.2699797837818]
  本稿では,コードと推論能力の相関性を測定するために,複雑性に富んだ推論スコア(CIRS)を提案する。 具体的には、抽象構文木を用いて構造情報をエンコードし、論理的複雑性を計算する。 コードはhttps://github.com/zjunlp/EasyInstructのEasyInstructフレームワークに統合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T17:22:39Z)
• Think Outside the Code: Brainstorming Boosts Large Language Models in Code Generation [9.904734169174356]
  本稿では,コード生成のためのBrainstormフレームワークを紹介する。 ブレインストーミングのステップを利用して、問題に関するさまざまな思考を生成し、選択する。 Brainstormは、LLMが競合レベルのプログラミング問題を解決する能力を大幅に強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T03:32:54Z)

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。