CodeChain: Modular Code Generation Framework for LLMs

Core Concepts

提案されたCodeChainフレームワークは、大規模言語モデル（LLMs）によるモジュール化されたコード生成を通じて、コードの正確性と効率性を向上させます。

Abstract

Abstract: LLMs have proficiency in simpler tasks but struggle with complex programming tasks due to monolithic code generation. Introduction: Goal to generate executable programs using LLMs. Current models struggle with complex coding tasks due to naive generation approach. Problem Description: Cost calculation for making strings beautiful. Developer Process: Iterative process of creating, comparing, analyzing, reusing, revising, and testing code. Related Work: Overview of large Transformer-based language models and their extensions to code generation. CodeChain Framework: Proposal of CodeChain framework for modular code generation through self-revisions and sub-modules. Experiments: Results on APPS benchmark showing significant performance improvements with CodeChain. Conclusion: Summary of the CodeChain framework's effectiveness in improving code generation.

Stats

Large Language Models (LLMs) have become proficient at solving simpler programming tasks like those in HumanEval or MBPP benchmarks. CodeChain can significantly boost both modularity as well as correctness of the generated solutions, achieving relative pass@1 improvements of 35% on APPS and 76% on CodeContests.

Quotes

Key Insights Distilled From

CodeChain

by Hung Le,Hail... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.08992.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてCodeChainフレームワークは、他の自己修正アプローチと比較して優れたパフォーマンスを達成しましたか？

CodeChainフレームワークが他の自己修正アプローチよりも優れたパフォーマンスを達成する理由はいくつかあります。まず、CodeChainではチェーン・オブ・セルフリビジョン（self-revisions）という独自の手法を導入しており、これによって生成されたサブモジュールを再利用したり改善したりすることでコード生成の品質向上が図られています。この連続的なリビジョンプロセスによって、以前に開発された検証済みのサブモジュールを効果的に再利用し、未来の生成物を改善することが可能です。また、代表的なサブモジュールを抽出しクラスタ化する方法や公共テストケースで結果をフィルタリングする手法なども採用されており、これらが合わさることで最終的な解決策の品質向上が実現されています。

LLMsが複雑なプログラミングタスクに対処する際の課題は何ですか？

LLMs（Large Language Models）が複雑なプログラム問題に対処する際の主要な課題は、「単一塊（monolithic）」コードブロック形式で解決策を生成してしまう傾向や、「高度なコード分割」能力不足です。従来から多く見られるLLMsでは、与えられた問題全体を1つの大きなコード塊として扱い解決策を提供します。しかし、特定部分だけでは不十分であったり再利用性や拡張性が欠如したりします。その結果、競争力あるプログラムタスクへの対応能力や正確性面で限界が生じます。

開発者が経験的にコードを改善する方法と、CodeChainがこのプロセスからインスピレーション を得た方法はど のよう に異 な りま すか？

開発者は通常、「modularized code with abstraction」と呼ばれる形式で問題解決アプローチします。彼らは高水準論理サブタ ス ク （high-level logical sub-tasks） や サ ブ モジュール （sub-modules） を含め 解 求 法 を 分 解 化 し 設計します 。そして以前開 発した コード の部 分 を 再 利用しながら 実装内容 を 綿密化させ 最 終 的 解 求 法 を 改 善 す る 方 式 を 受動 的 表 示 (Figure1) 。 Code Chain フレイム ワーク( Figure2 )ではこの 問 In the context of the given text, please provide insightful responses to the following questions. Your answers should be detailed and demonstrate a comprehensive understanding of the topics discussed in the passage. Ensure that your responses are structured logically and coherently for easy comprehension by readers. Questions: How did the CodeChain framework achieve superior performance compared to other self-revision approaches? What are the challenges faced by LLMs when dealing with complex programming tasks? How does the approach developers take to iteratively improve code differ from how CodeChain draws inspiration from this process?