論文の概要: ClarifyCoder: Clarification-Aware Fine-Tuning for Programmatic Problem Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16331v1
• Date: Wed, 23 Apr 2025 00:34:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.963259
• Title: ClarifyCoder: Clarification-Aware Fine-Tuning for Programmatic Problem Solving
• Title（参考訳）: ClarifyCoder: プログラムによる問題解決のためのファインチューニングの明確化
• Authors: Jie JW Wu, Manav Chaudhary, Davit Abrahamyan, Arhaan Khaku, Anjiang Wei, Fatemeh H. Fard,
• Abstract要約: ClarifyCoderは、合成データ生成と命令チューニングを備えた新しいフレームワークである。 我々は、曖昧な要求を認識してクエリする基本的な能力は、モデル自体に固有のものであるべきだと論じている。 提案手法は,(1)不完全あるいは曖昧な要件に直面した場合に,即時コード生成よりも明確化を求めることをモデルに教える,微調整戦略である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.683434365857386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in code generation tasks. However, a significant gap remains between their current performance and that of expert software engineers. A key differentiator is that human engineers actively seek clarification when faced with ambiguous requirements, while LLMs typically generate code regardless of uncertainties in the problem description. We present ClarifyCoder, a novel framework with synthetic data generation and instruction-tuning that enables LLMs to identify ambiguities and request clarification before proceeding with code generation. While recent work has focused on LLM-based agents for iterative code generation, we argue that the fundamental ability to recognize and query ambiguous requirements should be intrinsic to the models themselves. Our approach consists of two main components: (1) a data synthesis technique that augments existing programming datasets with scenarios requiring clarification to generate clarification-aware training data, and (2) a fine-tuning strategy that teaches models to prioritize seeking clarification over immediate code generation when faced with incomplete or ambiguous requirements. We further provide an empirical analysis of integrating ClarifyCoder with standard fine-tuning for a joint optimization of both clarify-awareness and coding ability. Experimental results demonstrate that ClarifyCoder significantly improves the communication capabilities of Code LLMs through meaningful clarification dialogues while maintaining code generation capabilities.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成タスクにおいて顕著な機能を示した。 しかしながら、現在のパフォーマンスと専門家のソフトウェアエンジニアの間には、大きなギャップが残っています。 重要な差別化要因は、人間の技術者が曖昧な要求に直面した時に積極的に明確化を求めるのに対して、LLMは問題記述の不確実性に関係なくコードを生成することである。 ClarifyCoderは、合成データ生成と命令チューニングを備えた新しいフレームワークで、LLMが曖昧さを識別し、コード生成を進める前に明確化を要求することができる。 最近の研究は、反復的なコード生成のためのLLMベースのエージェントに焦点を当てているが、あいまいな要求を認識してクエリする基本的な能力は、モデル自体に固有のものであるべきだ、と我々は論じている。 提案手法は,(1)不完全あるいは曖昧な要件に直面した場合,即時コード生成よりも明確化を求めることをモデルに教える微調整戦略,の2つから成り立っている。 さらに,ClarifyCoderと標準微調整を統合した経験的解析を行い,明瞭さと符号化能力の両面を最適化する。 実験結果から,ClarifyCoderはコード生成能力を維持しつつ,意味のある明確化対話を通じて,コードLLMの通信能力を大幅に向上することが示された。

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