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研究者らは、LLM（大規模言語モデル）を使ってより良いコードを生成するための「AlphaCodium」という新しい方法を提案しています。
実験によると、AlphaCodiumを使うと、コード生成の精度が顕著に向上するとのことです。たとえば、GPT-4が生成するコードの正確さが19%から44%まで向上するケースもありました。
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参照論文情報
- タイトル：Code Generation with AlphaCodium: From Prompt Engineering to Flow Engineering
- 著者：Tal Ridnik, Dedy Kredo, Itamar Friedman
- 所属：CodiumAI
- URL：https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.08500
- GitHub：https://github.com/Codium-ai/AlphaCodium
研究背景
最近ではLLMの台頭により「コード生成」に注目が集まっています。コード生成とは、プログラム（コンピュータに指示を出す言語）を自動で作ることです。
LLMによるコード生成のレベルを上げるためには、標準的なプロンプトテクニックは（例えばCoTなども）十分でないと考えられています。
プログラムは、英語や日本語のように「ちょっとした間違い」が許されず、「普通にうまくいく場合」や「ちょっと変わったケース」を見分けなければいけません。また、仕様（プログラムがどう動くべきかのルール）の細かい部分にも気を付ける必要があります。
そこで研究者らは、コード生成の性能を向上させることに特化したプロンプト手法「AlphaCodium」を考案しました。コードを生成するための段階的な流れや手順を作ってLLMを導くアプローチです。
下記は方法論、実験結果などを紹介します。
AlphaCodiumの方法論
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