論文の概要: Compact Constraint Encoding for LLM Code Generation: An Empirical Study of Token Economics and Constraint Compliance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07192v1
• Date: Wed, 08 Apr 2026 15:18:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-09 17:30:51.606048
• Title: Compact Constraint Encoding for LLM Code Generation: An Empirical Study of Token Economics and Constraint Compliance
• Title（参考訳）: LLM符号生成のためのコンパクト制約符号化:トークン経済と制約コンプライアンスの実証的研究
• Abstract要約: 本研究では,コンパクトで構造化された制約ヘッダーが制約コンプライアンスを低下させることなく,トークンの迅速な消費を低減できるかどうかを検討する。 コンパクトヘッダーは、3ラウンドで複製された制約ポートトークンを約71%減らし、フルプロンプトトークンを25～30%減らした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs used for code generation are typically guided by engineering constraints--technology choices, dependency restrictions, and architectural patterns--expressed in verbose natural language. We investigate whether compact, structured constraint headers can reduce prompt token consumption without degrading constraint compliance. Across six experimental rounds spanning 11 models, 16 benchmark tasks, and over 830 LLM invocations, we find that compact headers reduce constraint-portion tokens by approximately 71% and full-prompt tokens by 25--30%, replicated across three independent rounds. However, we detect no statistically significant differences in constraint satisfaction rate (CSR) across three encoding forms or four propagation modes; observed effect sizes are negligible (Cliff's $δ$ < 0.01, 95% CI spanning $\pm$2.6 percentage points). This null pattern holds across two models from different capability tiers. A supplementary experiment with four non-CSS tasks provides additional cross-domain support for the encoding null result. The largest observed sources of compliance variance are constraint type ($Δ$ = 9 percentage points between normal and counter-intuitive constraints) and task domain: counter-intuitive constraints opposing model defaults fail at 10--100%, while conventional constraints achieve 99%+ compliance regardless of encoding. Model self-assessments systematically overestimate compliance relative to rule-based scoring, revealing a gap between constraint understanding and execution. Under the tested conditions, the primary benefit of compact constraint encoding is token reduction rather than compliance improvement, and engineering effort toward compliance is better directed at constraint design than prompt formatting.
• Abstract（参考訳）: コード生成に使用されるLLMは、エンジニアリングの制約、技術の選択、依存性の制限、アーキテクチャのパターンなど、冗長な自然言語で表現されるのが一般的である。 本研究では,コンパクトで構造化された制約ヘッダーが制約コンプライアンスを低下させることなく,トークンの迅速な消費を低減できるかどうかを検討する。 11のモデル、16のベンチマークタスク、830以上のLSM呼び出しを含む6つの実験ラウンドにおいて、コンパクトヘッダは制約ポートトークンを約71%減らし、フルプロンプトトークンを25～30%減らし、3つの独立したラウンドで複製する。 しかし、3つの符号化形式または4つの伝搬モードで制約満足度(CSR)の統計的に有意な差は見つからない(Cliff's $δ$ < 0.01, 95% CI spaning $\pm$2.6%)。 このnullパターンは、異なる機能層から2つのモデルにまたがる。 4つの非CSSタスクによる補助的な実験は、エンコーディングのnull結果に対するクロスドメインサポートを提供する。 コンプライアンスの最大の要因は制約型(Δ$ = 9パーセント)とタスクドメイン: モデルデフォルトに反対する反直観的制約は10-100%でフェールする一方、従来の制約はエンコーディングに関係なく99%以上のコンプライアンスを達成する。 モデル自己評価は、ルールベースのスコアリングに対するコンプライアンスを体系的に過大評価し、制約の理解と実行のギャップを明らかにする。 テスト条件下では、コンパクトな制約符号化の主な利点は、コンプライアンスの改善よりもトークンの削減であり、コンプライアンスに向けたエンジニアリングの取り組みは、プロンプトフォーマッティングよりも制約設計に向けられている。

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