論文の概要: Synthesizing Performance Constraints for Evaluating and Improving Code Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23471v1
• Date: Thu, 29 May 2025 14:26:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.8963
• Title: Synthesizing Performance Constraints for Evaluating and Improving Code Efficiency
• Title（参考訳）: コード効率の評価と改善のための性能制約の合成
• Authors: Jun Yang, Cheng-Chi Wang, Bogdan Alexandru Stoica, Kexin Pei,
• Abstract要約: We present WEDGE, a framework for performance-stressing input given the program under test。 WEDGEは、プログラムの実行空間をパフォーマンス固有の領域に分割するために、分岐条件の形で明示的なパフォーマンス特性制約を合成する。 評価の結果、WEDGEは、CodeContestsのテストや既存のアプローチによって最適化されていると主張されたテストと比較して、大幅にスローダウンしていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.292737608159482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have been increasingly used to optimize code efficiency. Evaluating their effectiveness and further suggesting optimization opportunities often rely on high-quality tests to demonstrate the performance bottlenecks presented in the program. However, existing approaches rely on a limited set of hand-curated inputs or LLM-generated uninteresting length-stressing tests, failing to reveal more nuanced optimization opportunities. We present WEDGE, a framework for generating performance-stressing input given the program under test. WEDGE synthesizes explicit performance-characterizing constraints in the form of branch conditions to partition the programs' execution space into performance-specific regions. When integrated with the coverage-guided fuzzer, reaching different regions introduces explicit rewards for test generation to explore inefficient implementations. Our evaluation shows that WEDGE introduces a significant slowdown compared to the tests in CodeContests and those claimed to be optimized by existing approaches. From the utility perspective, integrating our tests substantially improves the existing code optimization approaches that rely on test-driven execution feedback. We release PERFFORGE, the performance tests generated by WEDGE, to benchmark future approaches for efficient code generation at https://github.com/UChiSeclab/perfforge.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、コードの効率を最適化するためにますます使われています。 それらの効果を評価し、最適化の機会を提案することは、しばしばプログラムで提示されるパフォーマンスボトルネックを示すために高品質なテストに依存する。 しかし、既存のアプローチでは、手書き入力の限られたセットやLLM生成の非興味な長押しテストに依存しており、より微妙な最適化の機会を明らかにしていない。 We present WEDGE, a framework for performance-stressing input given the program under test。 WEDGEは、プログラムの実行空間をパフォーマンス固有の領域に分割するために、分岐条件の形で明示的なパフォーマンス特性制約を合成する。 カバレッジ誘導ファザと統合されると、異なるリージョンに到達すると、テスト生成が非効率な実装を探索するための明確な報酬が導入される。 評価の結果、WEDGEは、CodeContestsのテストや既存のアプローチによって最適化されていると主張されたテストと比較して、大幅にスローダウンしていることがわかった。 ユーティリティの観点からは、テストを統合することで、テスト駆動実行フィードバックに依存する既存のコード最適化アプローチを大幅に改善します。 We release PERFFORGE, the performance test generated by WEDGE, to benchmark future approach for efficient code generation at https://github.com/UChiSeclab/perfforge.

関連論文リスト

• Review, Refine, Repeat: Understanding Iterative Decoding of AI Agents with Dynamic Evaluation and Selection [71.92083784393418]
  Best-of-N (BON) サンプリングのような推論時間法は、パフォーマンスを改善するための単純で効果的な代替手段を提供する。 本稿では,反復的改良と動的候補評価,検証器による選択を併用した反復的エージェント復号(IAD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T17:40:47Z)
• LLM4EFFI: Leveraging Large Language Models to Enhance Code Efficiency and Correctness [38.399282089600284]
  大規模言語モデル(LLM)は、コード生成において素晴らしいパフォーマンスを示している。 ulineLarge ulineLanguage ulineModel for Code ulineEfficiencyは、LLMが効率性と正確性の両方のバランスをとるコードを生成することができる新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T07:01:18Z)
• CodeDPO: Aligning Code Models with Self Generated and Verified Source Code [52.70310361822519]
  我々は、コード生成に好み学習を統合するフレームワークであるCodeDPOを提案し、コードの正確性と効率性という2つの重要なコード優先要因を改善した。 CodeDPOは、コードとテストケースを同時に生成、評価するセルフジェネレーション・アンド・バリデーションメカニズムを利用して、新しいデータセット構築方法を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T01:36:15Z)
• Unexpected Improvements to Expected Improvement for Bayesian Optimization [21.901803477674264]
  提案するLogEIは,メンバが標準値と同一あるいはほぼ等しい最適値を持つが,数値的最適化が極めて容易な,新たな獲得関数群である。 実験結果から,LogEIファミリーの獲得関数は,標準関数の最適化性能を大幅に向上し,最近の最先端の獲得関数の性能に匹敵する結果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T17:59:56Z)
• FuzzyFlow: Leveraging Dataflow To Find and Squash Program Optimization Bugs [92.47146416628965]
  FuzzyFlowはプログラム最適化をテストするために設計されたフォールトローカライゼーションとテストケース抽出フレームワークである。 我々は、データフロープログラム表現を活用して、完全に再現可能なシステム状態と最適化のエリア・オブ・エフェクトをキャプチャする。 テスト時間を削減するため,テスト入力を最小限に抑えるアルゴリズムを設計し,再計算のためのメモリ交換を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T13:00:17Z)
• Learning Performance-Improving Code Edits [107.21538852090208]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を高レベルプログラム最適化に適用するためのフレームワークを提案する。 まず、競争力のある77,000以上のC++プログラミングサブミッションペアによる、人間のプログラマによるパフォーマンス改善編集のデータセットをキュレートする。 提案手法は,検索をベースとした少数ショットプロンプトとチェーン・オブ・シンクレットを提案し,その微調整には,自己再生に基づく性能条件付き生成と合成データ拡張が含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T18:59:21Z)

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。