LLM-Assisted Code Cleaning For Training Accurate Code Generators

Meta info.

• Authors: Naman Jain, Tianjun Zhang, et al.
• Paper: https://arxiv.org/pdf/2311.14904.pdf
• Affiliation: Berkeley

TL; DR

Code Generation 모델 학습시 학습 데이터=코드를 가독성 좋게 리팩토링하면 모델 성능이 훨씬 좋아진다고. 일반적으로 잘짠 코드라고 했을 때 떠오르는 (1) Variable Renaming(변수명 명료화) (2) Modularization (복잡한 함수 분리) (3) Play Annotation (앞서 모듈화한 함수를 요약 후 주석으로 추가) 세 가지를 수행.