論文の概要: SRLCG: Self-Rectified Large-Scale Code Generation with Multidimensional Chain-of-Thought and Dynamic Backtracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00532v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 08:23:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 15:43:09.003742
• Title: SRLCG: Self-Rectified Large-Scale Code Generation with Multidimensional Chain-of-Thought and Dynamic Backtracking
• Title（参考訳）: SRLCG:多次元チェーン・オブ・サートと動的バックトラックによる自己修正型大規模コード生成
• Authors: Hongru Ma, Yanjie Liang, Jiasheng Si, Weiyu Zhang, Hongjiao Guan, Chaoqun Zheng, Bing Xu, Wenpeng Lu,
• Abstract要約: Self-Rectified Large-Scale Code Generator (SRLCG) は、単一のプロンプトから完全なマルチファイルプロジェクトコードを生成するフレームワークである。 SRLCGは、新しい多次元チェーン・オブ・シークレット(CoT)と自己修正を使用して、LLMをガイドし、正確でロバストなコードファイルを生成する。 実験の結果,SRLCGはDeepSeek-V3より15倍,GPT-4より16倍,CoTベースラインの少なくとも10倍のコードを生成することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.658653637280787
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have revolutionized code generation, significantly enhancing developer productivity. However, for a vast number of users with minimal coding knowledge, LLMs provide little support, as they primarily generate isolated code snippets rather than complete, large-scale project code. Without coding expertise, these users struggle to interpret, modify, and iteratively refine the outputs of LLMs, making it impossible to assemble a complete project. To address this issue, we propose Self-Rectified Large-Scale Code Generator (SRLCG), a framework that generates complete multi-file project code from a single prompt. SRLCG employs a novel multidimensional chain-of-thought (CoT) and self-rectification to guide LLMs in generating correct and robust code files, then integrates them into a complete and coherent project using our proposed dynamic backtracking algorithm. Experimental results show that SRLCG generates code 15x longer than DeepSeek-V3, 16x longer than GPT-4, and at least 10x longer than other leading CoT-based baselines. Furthermore, they confirm its improved correctness, robustness, and performance compared to baselines in large-scale code generation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はコード生成に革命をもたらし、開発者の生産性を大幅に向上させた。 しかし、コーディング知識が最小限である多くのユーザにとって、LLMは大規模なプロジェクトコードではなく、主に独立したコードスニペットを生成するため、ほとんどサポートを提供していません。 コーディングの専門知識がなければ、これらのユーザはLLMのアウトプットを解釈、修正、反復的に洗練することに苦労し、完全なプロジェクトを組み立てることは不可能になります。 この問題に対処するために,単一プロンプトから完全なマルチファイルプロジェクトコードを生成するフレームワークであるSRLCG(Self-Rectified Large-Scale Code Generator)を提案する。 SRLCGは、新しい多次元チェーン・オブ・シント(CoT)と自己修正を採用し、LLMを誘導して、正確で堅牢なコードファイルを生成し、提案した動的バックトラッキングアルゴリズムを用いて、完全かつ一貫性のあるプロジェクトに統合する。 実験の結果,SRLCGはDeepSeek-V3より15倍,GPT-4より16倍,CoTベースラインの少なくとも10倍のコードを生成することがわかった。 さらに、大規模なコード生成のベースラインと比較して、その改善された正確性、堅牢性、パフォーマンスを確認する。

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