CONLINE: Complex Code Generation and Refinement with Online Searching and Correctness Testing

Core Concepts

CONLINE enhances code generation by incorporating online searches and correctness testing, improving the quality of complex code generation.

Abstract

• Large Language Models (LLMs) revolutionize code generation from natural language descriptions to executable code.
• Challenges in real-world scenarios include intricate structures, subtle bugs, advanced data types, and lack of supplementary content.
• CONLINE framework introduces online searches and correctness testing for iterative refinement in code generation.
• Serialization of inputs and outputs improves comprehension and adaptability for real-world applications.
• Rigorous experiments on DS-1000 and ClassEval datasets validate CONLINE's effectiveness in enhancing complex code generation quality.

Stats

大規模言語モデル（LLMs）は自然言語の記述から実行可能なコードへの変換能力を革新している。
リアルワールドのシナリオにおける課題には、入り組んだ構造、微妙なバグ、高度なデータ型、補足コンテンツの不足がある。
CONLINEフレームワークは、コード生成のためにオンライン検索と正確性テストを組み込み、反復的な改良を行う。
入出力のシリアル化は理解力を向上させ、実世界のアプリケーションでの適応性を向上させる。
DS-1000およびClassEvalデータセットでの厳密な実験により、CONLINEが複雑なコード生成品質を向上させる効果が検証されている。

Quotes

Key Insights Distilled From

CONLINE

by Xinyi He,Jia... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13583.pdf

Deeper Inquiries

大規模言語モデル（LLMs）が複雑なコード生成にどのように貢献しているか？

大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語の記述を実行可能なコードに変換することで、複雑なコード生成能力を革新しました。これにより、人間が直感的に解決できる問題や情報検索、テストケース作成といったプロセスをエミュレートし、複雑なコード生成タスクへの取り組み方を向上させています。特にCONLINEフレームワークではオンライン検索や正確性テストなどの手法を導入することで、既存の方法よりも高度で信頼性の高い複雑なコード生成が可能となっています。