論文の概要: Co-Evolving LLM Coder and Unit Tester via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03136v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 17:58:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.984068
• Title: Co-Evolving LLM Coder and Unit Tester via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるLLMコーダとユニットテストの共同開発
• Authors: Yinjie Wang, Ling Yang, Ye Tian, Ke Shen, Mengdi Wang,
• Abstract要約: 本稿では,専用の報酬設計を備えた新しい強化学習フレームワークCUREを提案する。 CUREは、その相互作用の結果に基づいて、コーディングと単体テスト生成機能を共進化させる。 我々のモデルは,ベースモデルに基づく強化学習に有効な報奨モデルとして機能することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.676158965697184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose CURE, a novel reinforcement learning framework with a dedicated reward design that co-evolves coding and unit test generation capabilities based on their interaction outcomes, without any ground-truth code as supervision. This approach enables flexible and scalable training and allows the unit tester to learn directly from the coder's mistakes. Our derived ReasonFlux-Coder-7B and 14B models improve code generation accuracy by 5.3% and Best-of-N accuracy by 9.0% after optimization on Qwen2.5-Instruct models, outperforming similarly sized Qwen-Coder, DeepSeek-Coder, and Seed-Coder. They naturally extend to downstream tasks such as test-time scaling and agentic coding-achieving a 8.1% improvement over the base model. For the long-CoT model, our ReasonFlux-Coder-4B consistently outperforms Qwen3-4B while achieving 64.8% inference efficiency in unit test generation. Notably, we also find that our model can serve as an effective reward model for reinforcement learning on base models. Project: https://github.com/Gen-Verse/CURE
• Abstract（参考訳）: 本稿では,プログラミングと単体テストの生成機能を協調して行う,新たな強化学習フレームワークCUREを提案する。 このアプローチはフレキシブルでスケーラブルなトレーニングを可能にし、ユニットテスト担当者がプログラマのミスから直接学ぶことを可能にする。 得られたReasonFlux-Coder-7Bおよび14Bモデルは、Qwen2.5-Instructモデルの最適化後、コード生成精度を5.3%改善し、Best-of-Nの精度を9.0%向上させ、同様の大きさのQwen-Coder、DeepSeek-Coder、Seed-Coderを上回った。 テストタイムのスケーリングやエージェントコーディングといった下流タスクに自然に拡張され、ベースモデルよりも8.1%改善されています。 長CoTモデルでは、我々のReasonFlux-Coder-4Bは、ユニットテスト生成において64.8%の推論効率を保ちながら、Qwen3-4Bを一貫して上回ります。 また,本モデルがベースモデルを用いた強化学習に有効な報奨モデルとして有効であることを示す。 プロジェクト:https://github.com/Gen-Verse/CURE

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