論文の概要: On-the-Fly Input Adaptation for Reliable Code Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19365v1
• Date: Tue, 19 May 2026 04:55:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.1322
• Title: On-the-Fly Input Adaptation for Reliable Code Intelligence
• Title（参考訳）: 信頼コードインテリジェンスのためのオンザフライ入力適応
• Authors: Ravishka Rathnasuriya, Wei Yang,
• Abstract要約: コード言語モデル(CLM)は、生成タスクと分類タスクの両方において、ソフトウェア工学において中心的な役割を果たす。 既存のソリューションは、モデルの再トレーニング、アーキテクチャの変更、あるいはプロンプトの再設計によって、この問題に対処する。 本研究は,パラメータを変更せずにモデル動作を改善する,オンザフライ入力適応に基づく代替戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.136449698197174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Code language models (CLMs) play a central role in software engineering across both generation and classification tasks. However, these models still exhibit notable mispredictions in real-world applications, even when trained on up-to-date data. Existing solutions address this by retraining the model, modifying its architecture, or re-engineering prompts. These approaches incur high computational cost requiring substantial effort in data labeling, model updates, and redeployment, and often suffer from poor generalization across tasks and tuning instability across models. This work proposes an alternative strategy based on on-the-fly input adaptation, which improves model behavior without altering its parameters or requiring additional supervision. The method consists of two stages: input validation, which detects inputs likely to cause mispredictions, and input adaptation, which transforms them using syntax- and semantics-preserving operations to better align with the model's learned behavior. This dual strategy reduces mispredictions across diverse code understanding tasks, boosting model performance without necessitating retraining. As a scalable and resource-efficient solution, this framework holds significant promise for high-stakes applications in software engineering where reliability is critical.
• Abstract（参考訳）: コード言語モデル(CLM)は、生成タスクと分類タスクの両方において、ソフトウェア工学において中心的な役割を果たす。 しかし、これらのモデルは、最新のデータでトレーニングされた場合でも、現実世界のアプリケーションで顕著な誤予測を示す。 既存のソリューションは、モデルの再トレーニング、アーキテクチャの変更、あるいはプロンプトの再設計によって、この問題に対処する。 これらのアプローチは、データラベリング、モデル更新、再デプロイに多大な労力を要する高い計算コストを発生させ、多くの場合、タスク間の一般化の貧弱さとモデル間の不安定性のチューニングに悩まされる。 本研究は、パラメータを変更したり、追加の監督を必要とすることなく、モデル動作を改善するオンザフライ入力適応に基づく代替戦略を提案する。 入力検証(input validation)は、入力が誤予測を引き起こす可能性のある入力を検知し、入力適応(input adapt)は、モデルが学習した振る舞いをより良く整合させるために、構文とセマンティックス保存操作を使用してそれらを変換する。 この二重戦略は、さまざまなコード理解タスク間の誤予測を減らし、再トレーニングを必要とせずにモデルパフォーマンスを向上する。 スケーラブルでリソース効率のよいソリューションであるこのフレームワークは、信頼性が不可欠であるソフトウェア工学において、高いスループットのアプリケーションに対して大きな約束を持っています。

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