CodeGeneration
#NLP#LanguageModel
Issue Date: 2023-05-20 CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation, Yue Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、コードのためのエンコーダーデコーダーLLMsのファミリーである「CodeT5+」を提案し、様々なダウンストリームコードタスクに柔軟に適合することができるようにしました。また、事前学習オブジェクティブの混合を提案することで、事前学習とファインチューニングの不一致を緩和し、スパンデノイジング、コントラスティブラーニング、テキストコードマッチング、因果LM事前学習タスクを含めました。CodeT5+は、異なる設定で20以上のコード関連ベンチマークで徹底的に評価され、最先端のモデルパフォーマンスを観察しました。特に、instruction-tuned CodeT5+ 16Bは、他のオープンなコードLLMsに対して、HumanEvalコード生成タスクで新しい最先端の結果を達成しました。 Comment様々なコードの理解と生成タスクをサポート異なる訓練手法によって計算効率改善20種類のコードベンチマークで、様々な設定「ゼロショット、finetuning, instruction tuning等）を実施した結果、コード補完、math programming, text to code retri ...
Issue Date: 2023-05-20 CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation, Yue Wang+, N_A, arXiv23 Summary本研究では、コードのためのエンコーダーデコーダーLLMsのファミリーである「CodeT5+」を提案し、様々なダウンストリームコードタスクに柔軟に適合することができるようにしました。また、事前学習オブジェクティブの混合を提案することで、事前学習とファインチューニングの不一致を緩和し、スパンデノイジング、コントラスティブラーニング、テキストコードマッチング、因果LM事前学習タスクを含めました。CodeT5+は、異なる設定で20以上のコード関連ベンチマークで徹底的に評価され、最先端のモデルパフォーマンスを観察しました。特に、instruction-tuned CodeT5+ 16Bは、他のオープンなコードLLMsに対して、HumanEvalコード生成タスクで新しい最先端の結果を達成しました。 Comment様々なコードの理解と生成タスクをサポート異なる訓練手法によって計算効率改善20種類のコードベンチマークで、様々な設定「ゼロショット、finetuning, instruction tuning等）を実施した結果、コード補完、math programming, text to code retri ...