WEKO3
アイテム
大規模言語モデルによるコード書き換えと強化学習を用いたAI生成コードの判別手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241889
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/24188976a8f98f-364d-41fc-81f9-902003e21be8
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-AL25201001.pdf (1.4 MB)
2027年1月7日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2025 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, AL:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-01-07 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 大規模言語モデルによるコード書き換えと強化学習を用いたAI生成コードの判別手法 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 関西大学理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 関西大学システム理工学部 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Science and Engineering, Kansai University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Faculty of Engineering Science, Kansai University | ||||||||||
| 著者名 |
加藤, 尚暉
× 加藤, 尚暉
× 榎原, 博之
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 大規模言語モデル (Large Language model: LLM) は，近年の急速な進展によりコード生成の分野で高いパフォーマンスを示し，多くの実用的な場面で利用が進んでいる．しかし一方で，生成されたコードの誤用リスク，プログラミング教育での不正使用，セキュリティ上の懸念といった課題も指摘されており，生成コードを人間の書いたものと区別する技術の重要性が増している．先行研究では，大規模言語モデルによってコード書き換えを行い，AI によって生成されたコードは書き換え操作による変化が少ないという特徴を活用し，AI 生成コードの検出を試みる手法が提案されているが，現段階では実用レベルの精度には達していない．そこで本研究では，コード書き換えを行う大規模言語モデルに強化学習を適用し，AI 生成コードの書き換えをさらに抑制するようにモデルを最適化することで，AI 生成コード検出の精度向上を目指す． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN1009593X | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告アルゴリズム（AL） 巻 2025-AL-201, 号 1, p. 1-7, 発行日 2025-01-07 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8566 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
