論文の概要: BiGSCoder: State Space Model for Code Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01475v1
• Date: Fri, 02 May 2025 14:27:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.1409
• Title: BiGSCoder: State Space Model for Code Understanding
• Title（参考訳）: BiGSCoder:コード理解のための状態空間モデル
• Authors: Shweta Verma, Abhinav Anand, Mira Mezini,
• Abstract要約: BiGSCoderは、ゲートアーキテクチャを備えた新しいエンコーダのみの双方向状態空間モデル(SSM)である。 本研究の目的は,従来のトランスフォーマーアーキテクチャと比較して,コーディングタスクにおけるSSMの能力を体系的に評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8838588087156363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present BiGSCoder, a novel encoder-only bidirectional state-space model (SSM) featuring a gated architecture, pre-trained for code understanding on a code dataset using masked language modeling. Our work aims to systematically evaluate SSMs' capabilities in coding tasks compared to traditional transformer architectures; BiGSCoder is built for this purpose. Through comprehensive experiments across diverse pre-training configurations and code understanding benchmarks, we demonstrate that BiGSCoder outperforms transformer-based models, despite utilizing simpler pre-training strategies and much less training data. Our results indicate that BiGSCoder can serve as a more sample-efficient alternative to conventional transformer models. Furthermore, our study shows that SSMs perform better without positional embeddings and can effectively extrapolate to longer sequences during fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: マスク付き言語モデリングを用いたコードデータセット上でのコード理解のために事前訓練されたゲートアーキテクチャを備えた,新しいエンコーダのみの双方向状態空間モデル(SSM)であるBiGSCoderを提案する。 本研究は,従来のトランスフォーマーアーキテクチャと比較して,SSMのコーディング能力を評価することを目的としている。 さまざまな事前トレーニング設定とコード理解ベンチマークの包括的な実験を通じて、より単純な事前トレーニング戦略とはるかに少ないトレーニングデータを使用しながら、BiGSCoderがトランスフォーマーベースのモデルより優れていることを実証した。 以上の結果から,BiGSCoderは従来のトランスフォーマーモデルよりも,よりサンプル効率の良い代替品として機能することが示唆された。 さらに,本研究では,SSMは位置埋め込みを伴わずに優れた性能を示し,微調整時により長いシーケンスに効果的に外挿できることを示した。

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