Nuevo marco para la generación de código a partir del lenguaje natural

Los avances recientes en inteligencia artificial han demostrado que los modelos de lenguaje grandes pueden convertir lenguaje natural a código de manera efectiva. Estos modelos se desenvuelven bien con lenguajes de programación comunes como C++, Java y Python, pero tienen problemas con lenguajes especializados como YAML y JSON. Esto se debe principalmente a que estos lenguajes especializados tienen reglas y estructuras específicas que los modelos pueden no haber visto durante su entrenamiento.

Para abordar este problema, los investigadores han probado varios métodos, como dar ejemplos o ajustar los modelos. Sin embargo, estos enfoques a menudo no funcionan bien debido a la falta de datos específicos para estos lenguajes y la sensibilidad de cómo se estructuran los prompts. A pesar de estos desafíos, muchas organizaciones mantienen Documentación extensa sobre sus lenguajes estructurados, que puede ser valiosa para guiar la Generación de Código.

En este artículo, presentamos un nuevo marco diseñado para utilizar esta rica documentación de manera efectiva. El marco descompone la tarea de generar código en dos pasos. Primero, identifica las bibliotecas apropiadas de la documentación que coinciden con la consulta en lenguaje natural. En segundo lugar, genera código mientras se adhiere a las reglas descritas en la documentación de estas bibliotecas.

#Metodología

Probamos nuestro marco con dos lenguajes estructurados complejos: Ansible YAML y comandos Bash. La evaluación se llevó a cabo en dos configuraciones: Fuera de Dominio (OOD), donde el modelo ve bibliotecas completamente nuevas durante la prueba, y En Dominio (ID), donde algunas bibliotecas del entrenamiento aparecen en la prueba.

Nuestras pruebas extensivas demostraron que nuestro marco proporciona consistentemente mejores resultados a través de varias métricas. Reduce tanto los errores sintácticos como semánticos en el código generado, particularmente para lenguajes que tienen menos datos de entrenamiento disponibles.

#Antecedentes

La tarea de convertir lenguaje natural a código ha ganado importancia a medida que han surgido herramientas para ayudar a los desarrolladores a escribir código de manera más efectiva. Estas herramientas permiten a los usuarios describir sus intenciones sin necesidad de conocer los detalles del lenguaje de programación. Herramientas como Amazon Code Whisperer y GitHub Copilot han mostrado grandes resultados en este área para lenguajes populares.

Sin embargo, estas herramientas enfrentan desafíos significativos al tratar con lenguajes especializados. Estos lenguajes, a menudo adaptados a industrias o aplicaciones específicas, tienen reglas y formatos únicos que pueden variar ampliamente. Muchas empresas utilizan estos lenguajes para la automatización y la gestión de infraestructura, pero los modelos existentes a menudo no pueden manejarlos bien debido a la falta de datos de entrenamiento relevantes.

Mientras que algunos métodos intentan mejorar el rendimiento del modelo utilizando ejemplos y documentación, a menudo no logran capturar la complejidad de los lenguajes estructurados. Como resultado, el código generado puede ser incorrecto o sin sentido. Sin embargo, las empresas suelen mantener documentación detallada que explica la sintaxis y la estructura de estos lenguajes especializados. Creemos que esta documentación puede ser mejor utilizada para mejorar la generación de código.

#Resumen del Marco

El marco propuesto opera en dos etapas. La primera etapa implica identificar la documentación relevante para la tarea en cuestión. En esta fase, recupera información sobre las bibliotecas que son más aplicables a la consulta en lenguaje natural. La segunda etapa se centra en generar código mientras sigue las reglas y la estructura definidas en la documentación recuperada.

#Etapa 1: Recuperación de información

En la primera etapa, nuestro sistema recupera un conjunto de documentos que describen bibliotecas relevantes. Cada documento proporciona detalles sobre lo que la biblioteca puede hacer, su sintaxis y cualquier regla especial que deba seguirse. Experimentamos con dos métodos para la recuperación de información: recuperación dispersa y densa.

• Recuperación Dispersa: Este método utiliza técnicas tradicionales para identificar documentos relevantes basados en coincidencias de palabras clave.
• Recuperación Densa: En este enfoque, usamos redes neuronales para encontrar documentos que sean semánticamente similares a la consulta. Esto puede obtener mejores resultados, ya que puede reconocer sinónimos y términos relacionados que podrían no ser una coincidencia exacta.

#Etapa 2: Generación de Código

La segunda etapa se centra en generar el fragmento de código. Se basa en la documentación recuperada y utiliza reglas derivadas de esta para guiar el proceso de generación de código. Esto asegura que el código generado se adhiera a la sintaxis y estructura especificadas en la documentación de la biblioteca.

#Plantillas y Esquemas

El modelo utiliza plantillas que representan la estructura del código. Cada plantilla define tanto partes estáticas como variables. La parte estática es fija, mientras que la parte variable puede cambiar según los requisitos específicos de la consulta del usuario. Esta plantilla ayuda al modelo a comprender cómo organizar correctamente los diferentes componentes del código.

El modelo también emplea reglas de esquema que especifican palabras clave válidas para cada campo y describen cómo se relacionan los diferentes campos entre sí. Por ejemplo, ciertos campos pueden ser obligatorios mientras que otros son opcionales. Al seguir estas reglas de esquema durante la generación, el modelo puede evitar errores que podrían surgir de generar código inválido o incorrecto.

#Señales de Activación

A lo largo del proceso de generación, el marco utiliza señales de activación para guiar al modelo. Estas señales indican cuándo se cumplen ciertas condiciones durante el proceso de generación de código. Por ejemplo, si el modelo genera una palabra clave particular, puede activar reglas que dictan qué palabras clave adicionales son válidas en ese punto del código.

#Evaluación

Evaluamos nuestro marco con tareas de Ansible YAML y comandos Bash. La evaluación incluyó configuraciones tanto En Dominio como Fuera de Dominio para evaluar la efectividad del enfoque en diversas condiciones.

#Conjuntos de Datos

Para Ansible YAML, compilamos un conjunto de datos de varias fuentes que incluye numerosos ejemplos. Este conjunto de datos contiene instancias de lenguaje estructurado para entrenar y evaluar el modelo de manera efectiva. Para el comando Bash, seleccionamos un conjunto de datos que presenta utilidades comunes de Bash, asegurando que los datos de entrenamiento y prueba fueran relevantes.

#Métricas

Utilizamos varias métricas diferentes para la evaluación:

1. Coincidencia Exacta: Mide qué tan a menudo el código generado coincide exactamente con el comando de referencia.
2. Puntuación F1 por Token: Evalúa la corrección del código generado según los tokens individuales en el comando.
3. Precisión del Nombre del Comando: Verifica si se está utilizando la utilidad Bash correcta en el comando generado.

#Resultados

Nuestro marco mostró una mejora constante en el rendimiento en comparación con los métodos existentes. En cada escenario, superó las líneas base en cada métrica. Por ejemplo, la precisión de los nombres de los comandos y la corrección de la sintaxis generada mejoraron significativamente con nuestro marco.

#Análisis de Rendimiento

1. Mejora sobre Líneas Base: Nuestro marco demostró claramente una capacidad para superar métodos tradicionales. El uso de recuperación de información y enfoques de generación restringida resultó en un código más preciso y sintácticamente correcto.
2. Robustez en Condiciones de Bajo Recurso: El marco se destacó en escenarios con datos de entrenamiento limitados, haciéndolo particularmente útil para lenguajes donde los datos son escasos.
3. Adaptación Dinámica: Al incorporar documentación y reglas de esquema en el proceso de generación, el marco puede adaptarse a diversas situaciones, asegurando que el código generado cumpla con los estándares requeridos.

#Futuro Trabajo

Si bien nuestro marco muestra promesas, hay áreas para mejorar y para más investigación. Un aspecto significativo es la necesidad de entrenar los componentes de recuperación y generación conjuntamente. Al hacerlo, podríamos reducir los errores potenciales que pueden ocurrir cuando la fase de recuperación no asegura la documentación más relevante.

Otra área a explorar es la eficiencia computacional de nuestro enfoque. Si bien la decodificación restringida puede agregar algo de sobrecarga de procesamiento adicional, optimizar esto podría llevar a un rendimiento aún más rápido sin sacrificar la precisión.

Además, integrar técnicas basadas en analizadores puede ayudar al marco a comprender mejor las reglas gramaticales complejas. Esto podría ampliar su aplicabilidad a un rango más amplio de lenguajes estructurados.

#Conclusión

El marco propuesto avanza significativamente la tarea de generar código a partir de lenguaje natural para lenguajes estructurados especializados. Al utilizar eficazmente la documentación y las reglas de esquema, reduce errores comunes mientras mejora la precisión general. Nuestras evaluaciones destacan sus fortalezas, especialmente en escenarios de bajos recursos donde los métodos tradicionales tienen dificultades.

Este trabajo no solo contribuye al campo de la generación de código, sino que también abre nuevas avenidas para la investigación. Creemos que al seguir refinando estos métodos, el potencial de la IA para mejorar las prácticas de programación solo crecerá, facilitando a los desarrolladores traducir sus ideas en código funcional.

A través de la liberación de nuestros conjuntos de datos y código, esperamos inspirar más investigación e innovación en este área, avanzando en las capacidades de la IA en programación.