論文の概要: A Survey On Large Language Models For Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01245v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 07:17:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:25:46.055737
• Title: A Survey On Large Language Models For Code Generation
• Title（参考訳）: コード生成のための大規模言語モデルに関する調査
• Authors: Nam Huynh, Beiyu Lin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野においてその顕著な能力を示している。 この調査は、LLMがユーザに対して、技術的背景に関係なく、ヒューマン言語を使用して実行可能なコードを自動的に生成する方法に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9105696129628794
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated their remarkable capabilities in numerous fields. This survey focuses on how LLMs empower users, regardless of their technical background, to use human languages to automatically generate executable code. We begin with understanding LLMs' limitations and challenges in automated code generation. Subsequently, we review various fine-tuning techniques designed to enhance both the performance and adaptability of LLMs in code generation tasks. We then review the existing metrics and benchmarks for evaluations to assess model performance based on fine-tuning techniques. Finally, we explore the applications of LLMs (e.g. CodeLlama, GitHub Copilot, ToolGen) in code generation tasks to illustrate their roles and functionalities. This survey provides a comprehensive overview of LLMs for code generation, helps researchers in diverse fields better understand the current state-of-the-art technologies, and offers the potential of effectively leveraging LLMs for code generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの分野でその顕著な能力を示している。 この調査は、LLMがユーザに対して、技術的背景に関係なく、ヒューマン言語を使用して実行可能なコードを自動的に生成する方法に焦点を当てている。 まず、自動コード生成におけるLLMの制限と課題を理解することから始めます。 その後、コード生成タスクにおけるLLMの性能と適応性の向上を目的とした様々な微調整手法についてレビューする。 次に、評価のための既存のメトリクスとベンチマークをレビューし、微調整技術に基づいてモデルパフォーマンスを評価する。 最後に、コード生成タスクにおけるLLM(CodeLlama、GitHub Copilot、ToolGenなど)の応用について説明し、それらの役割と機能を説明する。 この調査は、コード生成のためのLLMの包括的概要を提供し、様々な分野の研究者が現在の最先端技術を理解するのを助け、コード生成タスクにLLMを効果的に活用する可能性を提供する。

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