論文の概要: Position Paper: Programming Language Techniques for Bridging LLM Code Generation Semantic Gaps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09135v1
• Date: Sat, 12 Jul 2025 04:32:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:22.470229
• Title: Position Paper: Programming Language Techniques for Bridging LLM Code Generation Semantic Gaps
• Title（参考訳）: ポジションペーパー:LLMコード生成セマンティックギャップをブリッジするプログラミング言語技術
• Authors: Yalong Du, Chaozheng Wang, Huaijin Wang,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにおける意味的ギャップを埋めるのに,プログラミング手法の原則的統合が不可欠であることを論じる。 PL技術は、LLM生成コードを統計的パターンマッチングから真に信頼性と信頼性の高いレベルまで高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.61356888205659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models have demonstrated remarkable capabilities in automated code generation, yet their statistical nature and black-box characteristics create significant semantic gaps manifested through syntax errors, semantic hallucinations, and reliability concerns. This position paper argues that principled integration of Programming Language (PL) techniques is essential for bridging these gaps. Through structured program representations, formal correctness guarantees, and robust verification mechanisms, PL techniques can elevate LLM-generated code from statistical pattern matching to truly reliable and trustworthy levels. This integration is crucial for developing systems that generate code that is not only functionally correct but also interpretable, verifiable, and ultimately trustworthy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは、自動コード生成において顕著な機能を示してきたが、その統計的性質とブラックボックスの特徴は、構文エラー、セマンティック幻覚、信頼性に関する懸念を通じて、顕著なセマンティックギャップを生じさせる。 このポジションペーパーでは、これらのギャップを埋めるためには、原則的プログラミング言語(PL)技術の統合が不可欠である、と論じている。 構造化プログラム表現、形式的正当性保証、ロバストな検証機構を通じて、PL技術はLLM生成コードを統計的パターンマッチングから真に信頼できる信頼性の高いレベルへと高めることができる。 この統合は、機能的に正しいだけでなく、解釈可能で、検証可能で、究極的には信頼できるコードを生成するシステムの開発に不可欠です。

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