| Item type |
Symposium(1) |
| 公開日 |
2023-08-16 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
拡散モデルによるコード追加学習を加えた大規模言語モデル |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
機械学習 |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
|
資源タイプ |
conference paper |
| 著者所属 |
|
|
|
日本女子大学大学院理学研究科数理・物性構造科学専攻 |
| 著者所属 |
|
|
|
日本女子大学大学院理学研究科数理・物性構造科学専攻 |
| 著者所属 |
|
|
|
日本女子大学大学院理学研究科数理・物性構造科学専攻 |
| 著者所属 |
|
|
|
日本女子大学理学部数物情報科学科 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Science Division of Mathematical and Physical Sciences, Japan Women’s University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Science Division of Mathematical and Physical Sciences, Japan Women’s University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Graduate School of Science Division of Mathematical and Physical Sciences, Japan Women’s University |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
Department of Mathematics, Physics, and Computer Science, Japan Women’s University |
| 著者名 |
相馬, 菜生
高橋, 舞衣
梶浦, 照乃
倉光, 君郎
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
近年，大規模言語モデルは機械翻訳や文書要約などの自然言語処理のみならず，コード生成などソフトウェア開発にも活用されている．また，ソフトウェア工学関連のタスクの品質を高めるため，コードを追加的に学習させる手法が提案されてきた．本研究の目的は，画像生成 AI 分野で広く採用されている拡散モデルのアイディアをコードの追加的な学習に適用し，大規模言語モデルのコード生成の向上を調査することである．我々は，マスクベースと文字ベースの２種類の拡散モデルをコード追加学習用に提案する．本論文では，CodeT5 モデルに提案した拡散モデルを適用した結果，自然言語からのコード生成，コード修正の品質への影響を報告する． |
| 書誌情報 |
ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2023論文集
巻 2023,
p. 128-135,
発行日 2023-08-16
|
| 出版者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SES2023019.pdf (2.9 MB)
