Code-Generierung mit Grammatik-Techniken verbessern

Grosse Sprachmodelle (LLMs) werden immer besser darin, Code zu generieren, aber sie machen immer noch viele Fehler. Das gilt besonders für kleinere Modelle oder solche, die nicht auf bestimmten Programmiersprachen trainiert wurden. Diese Fehler können Probleme verursachen, wenn Entwickler versuchen, den generierten Code in echten Anwendungen zu nutzen. Einige häufige Probleme sind Syntaxfehler, was bedeutet, dass der Code nicht den Regeln der Programmiersprache folgt. Das kann zu Verwirrung und Bugs führen, die Zeit kosten, um sie zu beheben.

Während einige Lösungen, wie Feinabstimmung und Few-Shot-Prompting, helfen, die Leistung der Modelle zu verbessern, haben sie immer noch Schwierigkeiten, sicherzustellen, dass der ausgegebene Code frei von Syntaxfehlern ist. Einige Forscher haben vorgeschlagen, die Grammatik von Programmiersprachen während des Code-Generierungsprozesses zu verwenden, um diese Probleme anzugehen.

Grammatik legt die Regeln fest, wie Code in einer Programmiersprache strukturiert sein muss. Durch die Integration von Grammatik in den Code-Generierungsprozess könnte es möglich sein, falsche Optionen von Anfang an herauszufiltern. Das bedeutet, dass LLMs sich darauf konzentrieren können, gültigen Code zu generieren, ohne raten oder aus einer langen Liste möglicher Tokens auswählen zu müssen.

#Unser Ansatz

Wir stellen eine Methode vor, die Grammatik effizient nutzt, um die Code-Generierung zu lenken. Unsere Technik besteht darin, eine rechnerische Struktur zu erstellen, die als DFA-Maskenspeicher bezeichnet wird und dem Modell hilft, herauszufinden, welche Tokens basierend auf der Grammatik der Programmiersprache gültig sind. Diese Struktur wird offline erstellt, was bedeutet, dass sie im Voraus erstellt und während der Code-Generierung wiederholt verwendet werden kann.

Unsere Methode kann leicht mit bestehenden LLM-Algorithmen kombiniert werden, wie z.B. gierig dekodieren, Beam-Suche oder Sampling. Die Idee ist, sicherzustellen, dass nur korrekte Tokens ausgewählt werden, während das Modell Code generiert, was zu weniger Syntaxfehlern führt.

#So funktioniert's

Der Prozess beginnt mit der Sprachgrammatik, die festlegt, welche Tokens in der Sprache gültig sind. Normalerweise analysiert ein Parser den Code, um eine Liste von Tokens zu erstellen, aber während der LLM-Generierung unterscheiden sich die vom Modell generierten Tokens von denen, die der Parser erkennt. Unser Ansatz hilft, diese Lücke zu schliessen.

1. Erstellung des DFA-Maskenspeichers: Wir bauen den DFA-Maskenspeicher, der eine Lookup-Tabelle ist, die basierend auf den Regeln der Grammatik erstellt wird. Diese Tabelle ermöglicht einen schnellen Zugriff auf gültige Tokens, während das Modell Code generiert.

2. Zwei-Schritte-Prozess: Unser Ansatz besteht aus zwei Hauptschritten. Zuerst analysieren wir den teilweisen Code, um herauszufinden, welche Sequenzen von gültigen Tokens folgen könnten. Dann verwenden wir den DFA, um ungültige Tokens herauszufiltern, sodass das Modell nur mit syntaktisch gültigen Optionen arbeitet.

3. Integration mit LLMs: Wenn das LLM Code generiert, wählt es Tokens basierend auf der Maske aus dem DFA-Speicher aus. Diese Kombination stellt sicher, dass der generierte Code den Grammatikregeln folgt, was die Wahrscheinlichkeit von Syntaxfehlern erheblich reduziert.

#Vorteile unserer Methode

Unsere Experimente zeigen, dass dieser neue Ansatz die Anzahl der Syntaxfehler im generierten Code erheblich senkt. Wir haben unsere Methode mit gängigen Programmiersprachen wie Python und Go getestet, und die Ergebnisse zeigen eine deutliche Verbesserung der Code-Korrektheit.

1. Syntaktisch gültiger Code: Durch das Herausfiltern ungültiger Tokens während des Generierungsprozesses stellt unsere Methode sicher, dass der produzierte Code den Syntaxregeln der Programmiersprache entspricht.

2. Effizienz: Der DFA-Maskenspeicher macht den Code-Generierungsprozess schneller, da er es dem Modell ermöglicht, nach gültigen Tokens zu suchen, ohne den Code jedes Mal von Grund auf neu parsen zu müssen.

3. Einfach zu verwenden: Unser System kann mit minimalen Änderungen in jedes bestehende LLM integriert werden, was es Entwicklern zugänglich macht, die ihre Code-Generierungsprozesse verbessern möchten.

#Ergebnisse unserer Experimente

In unseren Tests haben wir die LLMs bei Aufgaben evaluiert, die das Generieren von Code erforderten. Wir fanden heraus, dass die Anzahl der Syntaxfehler um über 90% sank, wenn unsere Methode verwendet wurde, im Vergleich zu standardmässigen Generierungsmethoden. Diese Verbesserung war konsistent in den Programmiersprachen Python und Go.

Wir haben auch Tests mit mehreren bekannten LLMs durchgeführt, um zu sehen, wie sie mit unserer Grammatik-Erweiterung abschneiden. Die Ergebnisse waren vielversprechend. Die Modelle generierten nicht nur schneller Code, sondern der Code war auch genauer, was bedeutet, dass Entwickler den Ausgaben mehr vertrauen können.

#Untersuchung von Codefehlern

Obwohl unsere Methode die Syntaxfehler erheblich reduziert hat, blieben einige Probleme bestehen. Die meisten der verbleibenden Fehler waren darauf zurückzuführen, dass das Modell teilweisen Code generierte, bevor das maximale Token-Limit erreicht wurde. In diesen Fällen war der generierte Code zwar syntaktisch korrekt, aber es war nicht kompletter Code, der ohne Probleme ausgeführt werden konnte.

Ein Hauptaugenmerk bei der Verbesserung der Code-Generierung liegt darin, sicherzustellen, dass das Modell ein vollständiges Programm generieren kann, nicht nur Fragmente. Unsere Methode hilft bei der Korrektheit, aber die vollständige Programmabschlusserreichung bleibt eine Herausforderung. Trotzdem bedeutet die Verringerung der Syntaxfehler, dass der generierte Code wahrscheinlich näher an dem ist, was Entwickler brauchen, auch wenn er nicht perfekt ist.

#Praktische Anwendungen

Die Verbesserungen, die unsere Methode bietet, können breite Anwendungen in der Softwareentwicklung haben. Mit weniger Syntaxfehlern können Entwickler weniger Zeit mit dem Debuggen verbringen und mehr Zeit mit dem Aufbau von Funktionen. Es kann auch neuen Programmierern helfen, indem es ihnen bessere Beispiele für korrekte Code-Strukturen bietet.

#Fazit

Zusammenfassend bietet unsere Methode zur Verbesserung der Code-Generierung durch Grammatik-Erweiterung einen bedeutenden Fortschritt, um grosse Sprachmodelle zuverlässiger bei der Generierung syntaktisch korrekten Codes zu machen. Durch die Nutzung eines grammatikbasierten Ansatzes reduzieren wir die Häufigkeit von Syntaxfehlern, straffen den Entwicklungsprozess und helfen, Lücken im Sprachverständnis für unterrepräsentierte Programmiersprachen zu schliessen.

Obwohl noch Arbeit notwendig ist, um die vollständige Programmgenerierung sicherzustellen, sind die bisherigen Ergebnisse vielversprechend. Wir glauben, dass Methoden wie unsere eine Schlüsselrolle dabei spielen könnten, wie codieren in der Zukunft angegangen wird.