論文の概要: Style, Not Self: Surface Cues Explain Zero-Shot Code Attribution by Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.30048v1
• Date: Thu, 24 Sep 2026 16:11:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 21:10:10.081694
• Title: Style, Not Self: Surface Cues Explain Zero-Shot Code Attribution by Large Language Models
• Title（参考訳）: スタイルは自己ではない:Surface Cuesが大規模言語モデルによるゼロショットコード属性を説明
• Abstract要約: 5つのLCMはMBPP、HumanEval、DS-1000のソリューションを生成し、さらに7つのMBPP、モデルが4つのタスクで評価器として機能する。 単一解法タスクでは、バランスの取れた精度は15のモデルとベンチマークの組み合わせで49-58%である。 名前付きモデルへの帰属はいくつかのペアで成功し、常に他のペアで逆転する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.36766480644779
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: If a language model can recognize code it wrote, it may favor that code as a judge, and instances of one model monitoring each other could collude. We test this zero-shot on current commercial models. Five LLMs generate solutions to MBPP, HumanEval, and DS-1000, seven more to MBPP, and models act as evaluators in four tasks: picking their own solution from a pair, judging whether a single solution is their own, identifying which of two solutions a named model wrote, and judging quality blind. In the single-solution task, balanced accuracy is 49-58% for all 15 model-benchmark combinations, while raw accuracy (38-67%) mostly reflects how readily a model claims authorship. In the pairwise task, accuracy across 14 evaluator-opponent combinations correlates at r=0.93 with how often the evaluator's solution is longer. Attribution to a named model succeeds on some pairs and is consistently inverted on others. A rule-based normalization that strips docstrings, comments, type hints, and local names preserves Pass@1 and leaves ten of twelve re-tested results at chance; the other two follow a length difference it leaves, although a trained classifier still separates most normalized pairs. Claude Haiku's self-preference also disappears. We recommend reporting balanced accuracy, heuristic baselines, and label consistency.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルが書いたコードを認識することができれば、判断者としてそのコードを好むかもしれません。 このゼロショットは、現在の商用モデルでテストします。 5つのLCMはMBPP、HumanEval、DS-1000のソリューションを生成し、7つ以上のMBPPを生成し、モデルは4つのタスクで評価器として機能する。 単一解法タスクでは、バランスの取れた精度は15のモデルとベンチマークの組み合わせで49～58%であり、生の精度38～67%は、モデルが著者の主張をいかに容易に行うかを反映している。 対タスクでは、14個の評価器と対数の組み合わせの精度は r=0.93 と、評価器の解がどれだけ長いかに相関する。 名前付きモデルへの帰属はいくつかのペアで成功し、常に他のペアで逆転する。 ドクストリング、コメント、型ヒント、およびローカル名をストリップするルールベースの正規化は、Pass@1を保持し、偶然に12の再テスト結果のうち10が残る。 クロード・ハイクの自称も消える。 バランスの取れた正確さ、ヒューリスティックなベースライン、ラベルの一貫性の報告を推奨します。

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