自然なフィードバックでコード生成を進化させる
新しい方法が、人間のフィードバックを活用してLLMが正しいコードを生成するのを強化するんだ。
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最近の大規模言語モデル（LLM）の進展は、コード生成において大きな可能性を示してるよ。これらのモデルは自然言語でのフィードバックから大きな恩恵を受けることができるんだ。この記事では「言語フィードバックからの模倣学習（ILF）」という新しい方法を紹介するよ。これにより、LLMはトレーニング中に人間が書いたフィードバックから学ぶことができるんだ。
コード生成の問題
正しいコードを生成するのはLLMにとって難しいタスクなんだ。広範な事前トレーニングを受けても、これらのモデルはしばしば正確な出力を生成できないことが多い。多くの問題は、エラーや脆弱性を含む可能性のあるフィルタリングされていないコードから来てるんだ。従来のトレーニング方法は、モデルが正しいコードを生成できるようにガイドするフィードバックを提供しないんだ。
ILFアプローチ
ILFは、トレーニングプロセスに自然言語フィードバックを組み込むことでこれらの課題に対処しようとしてるよ。この方法は少量の人間によるフィードバックを使って、コード生成を効果的に改善するんだ。フィードバックがモデルの出力を洗練させる手助けをして、正しいコードを生成する可能性を高めるんだ。
主要な要素
フィードバック収集: 人間のアノテーターがモデルが生成した間違ったコードをレビューして、問題を解決するための書かれたフィードバックを提供するよ。
改善生成: 2つ目のモデルがフィードバックと元のコードを処理して、フィードバックで指摘された問題を修正する新しいバージョンを生成するんだ。
反復改善: このプロセスは繰り返すことができるから、モデルは追加のフィードバックから学ぶことで継続的に改善できるよ。
ILFの利点
ILFの方法にはいくつかの利点があるよ：
- ユーザーフレンドリー: トレーニング中に少量の人間のフィードバックを必要とするだけだから、開発者にとってアクセスしやすいんだ。
- サンプル効率的: モデルは提供されたフィードバックから従来のデモベースのトレーニングよりも効果的に学ぶことができるんだ。
- パフォーマンス向上: このアプローチにより、モデルの正しいコード生成能力が大幅に向上することが示されてるよ。
実験設定
ILFの効果を評価するために、Mostly Basic Python Problems（MBPP）データセットでテストしたよ。このデータセットはさまざまなPythonプログラミングタスクを提供してて、各タスクには説明と生成されたコードを検証するための関連するユニットテストが付いてるんだ。
データ分割
- トレインセット: 初期のコード試行が失敗したタスク。
- バリデーションセット: 改善の質を評価するために使用されるタスク。
- テストセット: 最終的なパフォーマンス評価のためのタスク。
結果
ILFはモデルのパフォーマンスにおいて驚くべき改善を示したんだ。ILFを通じて生成された改善を使ってCodeGen-Mono 6.1Bモデルをファインチューニングしたとき、合格率の大幅な増加が見られたよ。
フィードバックの質の影響
提供されたフィードバックの質は重要だよ。人間が生成したフィードバックは、InstructGPTのようなLLMが生成したものよりも効果的だったんだ。モデルが生成したフィードバックは時々正しいコードに繋がることもあったけど、しばしば情報が少なく人間の入力と比べて質が低かったんだ。
複数のバグに対処
実験中の観察の一つとして、一度に複数のバグに対処するフィードバックがパフォーマンスを妨げる可能性があるってことがあったよ。将来的にはフィードバックを管理可能な部分に分けて、モデルがステップごとにバグに対処できるようにすることが考えられてるんだ。
関連研究
この方法は、LLMを使ってコード合成や人間のフィードバックから学ぶという大きなトレンドの一部なんだ。これまでの研究では、トレーニングプロセスにフィードバックを組み込む利点が示されてきて、自然言語の指示に導かれることでモデルが大幅に改善されることがわかってるよ。
結論
ILFは自然言語フィードバックを通じてコード生成モデルを向上させるための重要な一歩を示してるんだ。モデルが人間の問題表現から学ぶ方法に焦点を当てることで、ILFはパフォーマンスを改善するだけでなく、よりインタラクティブで効率的なトレーニングプロセスへの扉を開いてるんだ。将来の研究ではフィードバック生成の自動化や、異なるタスクやモデルにわたるメソッドの適用の拡大が探求される予定だよ。
将来の方向性
フィードバックプロセスの自動化の可能性は期待できそうだね。LLMが進化し続ける中で、フィードバックメカニズムを統合することで、さらに強力なプログラミングアシスタントの道が開けるかもしれないね。
謝辞
ILFの開発とテストは、さまざまな研究者や貢献者の協力によって成り立ってるんだ。彼らの洞察や実験プロセスへのサポートは、このアプローチを洗練させるうえで非常に貴重だったよ。
タイトル: Improving Code Generation by Training with Natural Language Feedback
概要: The potential for pre-trained large language models (LLMs) to use natural language feedback at inference time has been an exciting recent development. We build upon this observation by formalizing an algorithm for learning from natural language feedback at training time instead, which we call Imitation learning from Language Feedback (ILF). ILF requires only a small amount of human-written feedback during training and does not require the same feedback at test time, making it both user-friendly and sample-efficient. We further show that ILF can be seen as a form of minimizing the KL divergence to the ground truth distribution and demonstrate a proof-of-concept on a neural program synthesis task. We use ILF to improve a Codegen-Mono 6.1B model's pass@1 rate by 38% relative (and 10% absolute) on the Mostly Basic Python Problems (MBPP) benchmark, outperforming both fine-tuning on MBPP and fine-tuning on repaired programs written by humans. Overall, our results suggest that learning from human-written natural language feedback is both more effective and sample-efficient than training exclusively on demonstrations for improving an LLM's performance on code generation tasks.
著者: Angelica Chen, Jérémy Scheurer, Tomasz Korbak, Jon Ander Campos, Jun Shern Chan, Samuel R. Bowman, Kyunghyun Cho, Ethan Perez
最終更新: 2024-02-22 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2303.16749
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2303.16749
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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