- CodeAgent: Enhancing Code Generation with Tool-Integrated Agent Systems for Real-World Repo-level Coding Challenges [44.0]
大規模言語モデル(LLM)は自動コード生成において有望であるが、通常は単純なタスクでのみ優れている。 私たちの研究は、実世界のリポジトリレベルのコード生成という、より現実的な設定でLLMを評価することに向かっています。 我々は,効率的なリポジトリレベルのコード生成に外部ツールを利用する,新しいLLMベースのエージェントフレームワークであるCodeAgentを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (Sun, 14 Jan 2024 18:12:03 GMT) - 単純なコード生成ではなく、リポジトリレベルでコードを作成する研究
- 当然ながら(?)高難度でエージェント的な動きが不可欠、今はかなり難しいタスク。この手の研究にトライしようと思えるようになったことに進化を感じる。
- リポジトリはhttps://github.com/zkcpku/CodeAgentとのこと
日: 2024年1月26日
Towards Boosting Many-to-Many Multilingual Machine Translation with Large Language Models
- Towards Boosting Many-to-Many Multilingual Machine Translation with Large Language Models [47.4]
本稿では,多言語大言語モデル(LLM)の多言語多言語翻訳性能の向上に焦点をあてる。 言語間整合性正規化(XConST)を導入し、異なる言語間の表現ギャップを埋め、ゼロショット変換性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (Thu, 11 Jan 2024 12:11:30 GMT) - 多対多の機械翻訳性能を上げる正規化の活用。zero shotでの性能が大きく上がっている。
- リポジトリはgpengzhi/CrossConST-LLM: Code for arXiv paper “Towards Boosting Many-to-Many Multilingual Machine Translation with Large Language Models” (github.com)