ExeCoder: Empowering Large Language Models with Executability Representation for Code Translation
ExeCoder: Empowering Large Language Models with Executability Representation for Code Translation [37.3] コード翻訳は、ソフトウェア開発とメンテナンスプロセスにおいて重要な活動です。 既存の大きな言語モデル(LLM)は、事前トレーニング中にのみコードのコンテキスト意味を学習する。 コード翻訳に特化したLLMであるExeCoderを提案する。 論文参考訳（メタデータ） (Thu, 30 Jan 2025 16:18:52 GMT)
通常のコード生成とは問題が異なるコード翻訳に特化したLLMの提案。「The key idea of ExeCoder is to enhance the capabilities of LLMs in code translation by leveraging executability representations such as functional semantics, syntactic structure, and variable dependencies in code.」というアプローチ。DeepseekCoder-6.7b-instructをベースモデルとして商用APIを超える性能、SOTAを主張。