論文の概要: Collaboration is all you need: LLM Assisted Safe Code Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11237v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 09:42:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:09:28.980909
• Title: Collaboration is all you need: LLM Assisted Safe Code Translation
• Title（参考訳）: コラボレーションは必要なもの - LLM支援のセーフコード翻訳
• Authors: Rabimba Karanjai, Sam Blackshear, Lei Xu, Weidong Shi,
• Abstract要約: UniTranslatorは、複数のコンパクトLLM間の協調的な取り組みとしてコード翻訳を再想像するフレームワークである。 特殊なエージェントのインタラクションを編成することによって、UniTranslatorは、より大きなモノリシックモデルに匹敵する精度と効率のレベルを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3764649156831235
• License:
• Abstract: This paper introduces UniTranslator, a visionary framework that re-imagines code translation as a collaborative endeavor among multiple, compact LLMs. By orchestrating the interaction of specialized agents, each focused on different aspects of the translation process and grounded in a deep understanding of programming concepts, UniTranslator achieves a level of accuracy and efficiency that rivals larger, monolithic models. Our preliminary evaluation demonstrates the potential of UniTranslator to overcome the limitations of existing approaches and unlock the power of smaller LLMs for complex code translation tasks. We explore the effectiveness of this dynamic multi-agent paradigm in handling diverse language pairs, including low-resource languages, and in mitigating common issues such as code artifacts and hallucinations through the use of Natural Language Inference (NLI) grounding and iterative feedback mechanisms
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のコンパクトLLM間の協調的な取り組みとして,コード翻訳を再定義するビジョンフレームワークであるUniTranslatorを紹介する。 特殊エージェントの相互作用を編成し、それぞれ翻訳プロセスの異なる側面に注目し、プログラミング概念の深い理解に基礎を置いていることにより、UniTranslatorはより大きなモノリシックモデルに匹敵する精度と効率のレベルを達成する。 予備評価では、UniTranslatorが既存のアプローチの限界を克服し、複雑なコード翻訳タスクにおいてより小さなLLMのパワーを解放する可能性を実証している。 我々は、この動的マルチエージェントパラダイムが、低リソース言語を含む多言語ペアの処理や、自然言語推論(NLI)の基盤化と反復的フィードバック機構を用いて、コードアーティファクトや幻覚といった一般的な問題を緩和する効果について検討する。

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