論文の概要: Curiosity by Design: An LLM-based Coding Assistant Asking Clarification Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21285v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 19:10:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.252198
• Title: Curiosity by Design: An LLM-based Coding Assistant Asking Clarification Questions
• Title（参考訳）: 設計の好奇心:LLMベースのコーディングアシスタントが明確化の疑問を投げかける
• Authors: Harsh Darji, Thibaud Lutellier,
• Abstract要約: この作業は、人間のコードレビュープロセスを模倣するLLMベースのコーディングアシスタントを構築することを目的としている。 エンドツーエンドシステムには,(1)不明瞭なプログラミング関連クエリを検出するために訓練されたクエリ,(2)明確化質問を生成する微調整LDMが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2689345057164205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly used as coding assistants. However, the ambiguity of the developer's prompt often leads to incorrect code generation, as current models struggle to infer user intent without extensive prompt engineering or external context. This work aims to build an LLM-based coding assistant that mimics the human code review process by asking clarification questions when faced with ambiguous or under-specified queries. Our end-to-end system includes (1) a query classifier trained to detect unclear programming-related queries and (2) a fine-tuned LLM that generates clarification questions. Our evaluation shows that the fine-tuned LLM outperforms standard zero-shot prompting in generating useful clarification questions. Furthermore, our user study indicates that users find the clarification questions generated by our model to outperform the baseline, demonstrating that our coding assistant produces more accurate and helpful code responses compared to baseline coding assistants.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コーディングアシスタントとしてますます使われている。 しかしながら、開発者のプロンプトの曖昧さは、しばしば誤ったコード生成につながる。 本研究の目的は,不明瞭なクエリや不明確なクエリに直面する場合の明確化を問うことで,人間のコードレビュープロセスを模倣したLLMベースのコーディングアシスタントを構築することである。 エンドツーエンドシステムには,(1)不明瞭なプログラミング関連クエリを検出するために訓練されたクエリ分類器,(2)明確化質問を生成する微調整LDMが含まれている。 評価の結果, 微調整LDMでは, 標準のゼロショットプロンプトよりも優れており, 有効解答が得られていることがわかった。 さらに,本研究では,ベースラインよりも精度が高く,コーディングアシスタントがベースラインのコーディングアシスタントよりも有意なコード応答を生成できることを示す。

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