論文の概要: Self-Execution Simulation Improves Coding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03253v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 15:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-12 18:41:08.554501
• Title: Self-Execution Simulation Improves Coding Models
• Title（参考訳）: 自己実行シミュレーションによる符号化モデルの改善
• Authors: Gallil Maimon, Ori Yoran, Felix Kreuk, Michael Hassid, Gal Cohen, Pierre Chambon, Yossi Adi,
• Abstract要約: プログラム実行をステップバイステップでシミュレートするために、Code LLMをトレーニングできることを示します。 提案手法は、自然言語実行トレースの教師付き微調整と、真の実行に基づくテキスト説明と強化学習を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.139165988182654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A promising research direction in enabling LLMs to generate consistently correct code involves addressing their inability to properly estimate program execution, particularly for code they generate. In this work, we demonstrate that Code LLMs can be trained to simulate program execution in a step-by-step manner and that this capability can be leveraged to improve competitive programming performance. Our approach combines supervised fine-tuning on natural language execution traces, textual explanations grounded in true execution, with reinforcement learning using verifiable rewards. We introduce two complementary objectives: output prediction given code and inputs, and solving competitive programming tasks with either ground-truth or self-predicted execution feedback. These objectives enable models to perform self-verification over multiple candidate solutions, and iterative self-fixing by simulating test execution. Across multiple competitive programming benchmarks, our method yields consistent improvements over standard reasoning approaches. We further present ablations and analysis to elucidate the role of execution simulation and its limitations.
• Abstract（参考訳）: LLMが一貫した正しいコードを生成するための有望な研究の方向性は、プログラムの実行を正確に見積もることができないことへの対処である。 本研究は,プログラム実行を段階的にシミュレートするためにコードLLMを訓練し,プログラム性能を向上させるためにこの能力を活用できることを実証する。 提案手法は、自然言語実行トレースの教師付き微調整、真の実行に基づくテキスト説明、検証可能な報酬を用いた強化学習を組み合わせる。 我々は,与えられたコードと入力の出力予測と,基礎的真理あるいは自己予測的な実行フィードバックによる競合プログラミングタスクの解決という,2つの補完的な目標を紹介した。 これらの目的により、モデルを複数の候補ソリューション上で自己検証し、テスト実行をシミュレートして反復的な自己修正を行うことが可能になる。 複数の競合プログラミングベンチマークにおいて,本手法は標準的な推論手法よりも一貫した改善をもたらす。 さらに,実行シミュレーションの役割とその限界を解明するための改善と分析について述べる。

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