LILO: Learning Interpretable Libraries by Compressing and Documenting Code at ICLR 2024

Core Concepts

Neurosymbolic framework LILO combines LLM-guided synthesis, symbolic compression, and auto-documentation to learn interpretable libraries for program synthesis.

Abstract

ABSTRACT:

• Introducing LILO, a neurosymbolic framework for Library Induction from Language Observations.
• Combines LLM-guided program synthesis with symbolic compression and auto-documentation.
• Evaluated on inductive program synthesis benchmarks for string editing, scene reasoning, and graphics composition.

INTRODUCTION:

• Large language models excel at programming but lack the ability to build reusable libraries.
• Refactoring is crucial in software development to consolidate code into reusable abstractions.
• LILO combines language models with automated refactoring to learn libraries of function abstractions.

DATA EXTRACTION:

• "Compared to DreamCoder, LILO solves more complex tasks and learns richer libraries."
• "Stitch is used as the compression module for all library learning models."

QUOTES:

• "LILO illustrates how ideas from the PL community can be integrated with recent breakthroughs in language models."

Stats

"Compared to DreamCoder, LILO solves more complex tasks and learns richer libraries."
"Stitch is used as the compression module for all library learning models."

Quotes

LILOは、PLコミュニティのアイデアを最新の言語モデルと統合する方法を示しています。

Key Insights Distilled From

LILO

by Gabriel Gran... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.19791.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてLILOがDreamCoderよりも複雑なタスクを解決し、豊かなライブラリを学ぶことができたのですか？

LILOは、DreamCoderと比較して優れたパフォーマンスを発揮する要因はいくつかあります。まず、LILOではLLM（Large Language Models）による検索手法が導入されており、これによって従来の列挙型検索では見つけられない新しいプログラムやコンセプトを獲得することが可能です。また、圧縮モジュールによるアブストラクションの特定やAutoDoc（自動ドキュメンテーション）モジュールによる人間が理解しやすい名前や説明文の生成もLILOの強みです。これらの要素が組み合わさり、豊富で理解しやすいライブラリを効果的に学習することで、複雑なタスクでも高い精度で問題解決を実現しています。

この記事は、プログラミング言語コミュニティと最新の言語モデルとの統合についてどのような示唆を与えていますか？

この記事は、「PL（Programming Languages）コミュニティ」と「最新技術」である言語モデルという異なる分野から知識・手法を取り入れた統合的アプローチへ向けて重要な示唆を提供しています。具体的には、「LLMs」と呼ばれる大規模言語モデルがプログラム生成能力向上だけでなく、「STITCH」という記号圧縮システムから得られたアブストラクション情報等他分野から導入した技術・考え方も活用しながらソフトウェア開発領域全体へ適用可能性拡大します。

この研究は、将来的にプログラム合成におけるライブラリ学習の進化にどのような影響を与える可能性がありますか？

今回行われた研究は将来的な展望面でも非常に興味深い示唆点を提供しています。例えば、「LILO」方式では長期間学んだ知識・情報量等保持方法確立や再利用性向上等多岐予測されます。「Stitch」アルゴリズム等既存技術応用拡大も有望です。その他、「LLMs」と形式計算連携強化方策採用等次世代ソフトウェア開発支援手段創出も期待されます。「PL」「ML」両コミュニティ協力下次元変革目指す一歩証明書き込まれました。