論文の概要: Themisto: Jupyter-Based Runtime Benchmark
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12365v1
- Date: Wed, 16 Apr 2025 16:07:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 14:39:37.454348
- Title: Themisto: Jupyter-Based Runtime Benchmark
- Title(参考訳): Themisto: Jupyterベースのランタイムベンチマーク
- Authors: Konstantin Grotov, Sergey Titov,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)が実行時情報を利用してコード出力とコード生成を予測する方法を示す。
我々は、ランタイムコンテキストを組み込むコードベースモデルの開発には、かなり過小評価されている領域があると主張している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: In this work, we present a benchmark that consists of Jupyter notebooks development trajectories and allows measuring how large language models (LLMs) can leverage runtime information for predicting code output and code generation. We demonstrate that the current generation of LLMs performs poorly on these tasks and argue that there exists a significantly understudied domain in the development of code-based models, which involves incorporating the runtime context.
- Abstract(参考訳): 本研究では,Jupyterノートブックの開発軌跡からなり,大規模言語モデル(LLM)が実行時情報を利用してコード出力やコード生成を予測できることを示す。
本稿は,LLMの現在の世代がこれらのタスクに対して不十分に動作していることを示し,ランタイムコンテキストを取り入れたコードベースモデルの開発において,極めて過小評価されている領域が存在することを論じる。
関連論文リスト
- SURGE: On the Potential of Large Language Models as General-Purpose Surrogate Code Executors [5.247363735860479]
大規模言語モデル(LLM)は、コードに関連するタスクにおいて顕著な機能を示した。
LLMが多様なプログラムを理解し処理する能力を考えると、汎用的なサロゲートモデルを構築する上で有望な方向性を示す。
SURGEは、1160ドル(約1万1000円)の価格問題で、8ドル(約8万3000円)の鍵となる側面をカバーしたベンチマークです。
オープンソースおよびプロプライエタリ LLM の実証分析を通じて,スケーリング法則,データ効率,予測精度を検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-16T15:38:19Z) - Language Models can Self-Lengthen to Generate Long Texts [74.96074422345806]
本稿では,Self-Lengthenというイノベーティブな反復学習フレームワークを紹介する。
補助的なデータやプロプライエタリなモデルを必要としない、大規模言語モデルの本質的な知識とスキルのみを活用する。
ベンチマークと人的評価の実験により、Self-Lengthenは長文生成において既存の手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T13:47:10Z) - Benchmarking Agentic Workflow Generation [80.74757493266057]
複数面シナリオと複雑なグラフワークフロー構造を備えた統合ワークフロー生成ベンチマークであるWorfBenchを紹介する。
また,サブシーケンスとサブグラフマッチングアルゴリズムを利用したシステム評価プロトコルWorfEvalを提案する。
我々は、生成されたタスクが下流のタスクを強化し、推論中により少ない時間で優れたパフォーマンスを達成することを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T12:41:19Z) - A Survey on Evaluating Large Language Models in Code Generation Tasks [30.256255254277914]
本稿では,コード生成タスクにおけるLarge Language Models (LLMs) の性能評価に使用される現在の手法と指標について概説する。
自動ソフトウェア開発の需要が急速に増加し、LLMはコード生成の分野で大きな可能性を示してきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-29T12:56:06Z) - LDB: A Large Language Model Debugger via Verifying Runtime Execution Step-by-step [35.76881887942524]
大規模言語モデル(LLM)はコード生成の大きな進歩を導いている。
本研究では,Large Language Model Debugger (LDB)を紹介する。
LDBはプログラムを基本ブロックに分割し、実行中の各ブロックの後に中間変数の値を追跡する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T00:56:27Z) - Can ChatGPT Support Developers? An Empirical Evaluation of Large Language Models for Code Generation [2.93322471069531]
開発者によるChatGPTとの会話から収集したデータセットであるDevGPTにおける会話の実証分析を行った。
この結果から,LLM生成コードを使用する現在の実践は,高レベルな概念を示すか,ドキュメントに例を示すかのどちらかに制限されていることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T20:48:09Z) - Benchmark Self-Evolving: A Multi-Agent Framework for Dynamic LLM
Evaluation [51.99752147380505]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)を動的に評価するベンチマーク自己進化フレームワークを提案する。
マルチエージェントシステムを用いて、元のインスタンスのコンテキストや質問を操作し、信頼性の高い新しいインスタンスをフレーミングする。
我々のフレームワークは、異なるモデル間の性能の相違を拡大し、様々なタスクで同じモデル内で性能の相違を拡大します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T03:40:06Z) - 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) - Speech Translation with Large Language Models: An Industrial Practice [64.5419534101104]
LLM-STは,事前学習型大言語モデル(LLM)に基づいて構築された,新規で効果的な音声翻訳モデルである。
大規模言語モデル(LLM)を音声エンコーダと統合し、マルチタスクの命令チューニングを利用することで、LLM-STは正確なタイムスタンプと翻訳を生成することができる。
英語と中国語のデータセットの厳密な実験を通じて,LLM-STの異常な性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T05:32:49Z) - Exploring Large Language Models for Code Explanation [3.2570216147409514]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理において顕著な進歩を遂げている。
本研究では,様々なLLMを用いて,コードスニペットの自然言語要約を生成するタスクについて検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T14:38:40Z) - Self-Checker: Plug-and-Play Modules for Fact-Checking with Large Language Models [75.75038268227554]
Self-Checkerはファクトチェックを容易にするプラグインとプレイモジュールからなるフレームワークである。
このフレームワークは、低リソース環境でファクトチェックシステムを構築するための、高速で効率的な方法を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T01:46:07Z)
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。