Kusumoto Laboratory: 王, 柗本真佑, 楠本真二, LLMを用いた協調的メタプログラミング手法に対するコード生成能力の再評価 ~MetaGPTを対象として~, 2025年3月.
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王, 柗本真佑, 楠本真二, "LLMを用いた協調的メタプログラミング手法に対するコード生成能力の再評価 ~MetaGPTを対象として~," 電子情報通信学会技術研究報告, 124(429), pp. 140-145, 2025年3月.
ID 855
分類 研究会・全国大会等
タグ
表題 (title) LLMを用いた協調的メタプログラミング手法に対するコード生成能力の再評価 ~MetaGPTを対象として~
表題 (英文)
著者名 (author) 王 天豪,柗本真佑,楠本真二
英文著者名 (author) WANG TIANHAO,Shinsuke Matsumoto,Shinji Kusumoto
編者名 (editor)
編者名 (英文)
キー (key) WANG TIANHAO,Shinsuke Matsumoto,Shinji Kusumoto
書籍・会議録表題 (booktitle) 電子情報通信学会技術研究報告
書籍・会議録表題(英文)
巻数 (volume) 124
号数 (number) 429
ページ範囲 (pages) 140-145
組織名 (organization)
出版元 (publisher)
出版元 (英文)
出版社住所 (address)
刊行月 (month) 3
出版年 (year) 2025
採択率 (acceptance)
URL
付加情報 (note)
注釈 (annote)
内容梗概 (abstract) ChatGPTなどの対話的LLMを用いたメタプログラミングフレームワーク,MetaGPTが着目を浴びている.MetaGPTは複数のLLMエージェントの協調作業によって,与えられた自然言語の仕様からソースコードを自動的に生成する.MetaGPTの提案論文では,プログラミングコンテストのような簡単な問題に対しては約8割の成功率を達成したと報告している.MetaGPT研究の課題の一つとして,性能評価が十分でないという点が挙げられる.第一に生成結果の妥当性を評価するためのテストが不十分であり,性能を過大評価している可能性がある.さらに同一問題に対するソースコードの生成試行回数が一度ずつのみであるため,LLMの持つランダムさを考慮できていない.本研究ではMetaGPTの性能を再評価するために,妥当性評価のテストが追加されたコード生成データセットを用いた再実験を行う.また同一タスクに対して複数回の実験を行うことで,LLMのランダムさを考慮した性能評価を行う.
論文電子ファイル t-ou_sigss202503.pdf (application/pdf) [一般閲覧可]
BiBTeXエントリ
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        author = {王 天豪 and 柗本真佑 and 楠本真二},
     booktitle = {電子情報通信学会技術研究報告},
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