「cs.SE」カテゴリーアーカイブ

Unifying the Perspectives of NLP and Software Engineering: A Survey on Language Models for Code

投稿日: 2024年1月23日 作成者: jarxiv

要約 この作業では、50 を超えるモデル、30 を超える評価タスク、170 を超 … 続きを読む →

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ICE-Score: Instructing Large Language Models to Evaluate Code

投稿日: 2024年1月23日 作成者: jarxiv

要約 自然言語生成の分野における最近の進歩により、生成されたテキストの品質を評価 … 続きを読む →

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Large Language Models Should Ask Clarifying Questions to Increase Confidence in Generated Code

投稿日: 2024年1月23日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) により、コード生成の分野でタスクを実行する能 … 続きを読む →

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LangProp: A code optimization framework using Language Models applied to driving

投稿日: 2024年1月22日 作成者: jarxiv

要約 LangProp は、教師あり/強化学習設定で大規模言語モデル (LLM) … 続きを読む →

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ZnTrack — Data as Code

投稿日: 2024年1月22日 作成者: jarxiv

要約 過去 10 年間に計算技術は飛躍的に進歩しましたが、その勢いがすぐに鈍化す … 続きを読む →

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Domain Adaptation for Deep Unit Test Case Generation

投稿日: 2024年1月22日 作成者: jarxiv

要約 最近、単体テスト ケースの生成を自動化するために、深層学習ベースのテスト … 続きを読む →

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Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、ゼロショットで、つまり特定の微調整を必要 … 続きを読む →

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MetaTool Benchmark for Large Language Models: Deciding Whether to Use Tools and Which to Use

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) は、その優れた自然言語処理 (NLP) 機能 … 続きを読む →

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When Neural Code Completion Models Size up the Situation: Attaining Cheaper and Faster Completion through Dynamic Model Inference

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデルの最近の進歩を活用して、最新のニューラル コード補完モデル … 続きを読む →

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CodeKGC: Code Language Model for Generative Knowledge Graph Construction

投稿日: 2024年1月19日 作成者: jarxiv

要約 現在の生成的ナレッジ グラフ構築アプローチでは、通常、自然言語をシリアル化 … 続きを読む →

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