REGAL:通过重构程序来发现可重用的抽象函数

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这篇论文介绍了一个名为 REGAL(Refactoring for Generalizable Abstraction Learning)的方法,它旨在通过重构程序来发现可重用的抽象函数。REGAL 的核心思想是利用大型语言模型(LLMs)来学习从一组示例中提取有用的函数,这些函数可以在不同的程序中重复使用,从而提高程序生成的效率和准确性。

GitHub 地址:https://github.com/esteng/regal_program_learning

主要特点:

  1. 重构程序 :REGAL 通过重构原始程序,将重复的代码片段转化为可重用的函数,减少了冗余并提高了代码的可读性。
  2. 无需梯度 :REGAL 是一个无梯度的方法,它依赖于 LLM 生成的程序进行迭代验证和优化。
  3. 跨领域应用 :REGAL 在多个领域(如 LOGO 图形生成、日期推理和 TextCraft 游戏)中展示了其有效性,提高了 LLMs 在这些任务上的预测准确性。

工作原理:

  • 训练阶段 :REGAL 首先对一组查询和原始程序进行预处理,然后使用 LLM 生成一组辅助函数(helper functions),这些函数旨在简化原始程序。接着,REGAL 验证这些重构后的程序的正确性,并将成功的辅助函数添加到代码库(Code Bank)中。
  • 测试阶段 :在测试阶段,REGAL 代理(agent)会使用训练阶段学到的辅助函数来生成新的程序,以解决测试查询。这个过程中,代理会从代码库中检索相关的辅助函数,并结合原始程序生成最终的预测程序。

具体应用场景:

  • LOGO 图形生成 :在 LOGO 图形生成任务中,REGAL 可以学习如何绘制基本图形,如三角形和圆形,并将这些图形组合成更复杂的图案。
  • 日期推理 :在日期推理任务中,REGAL 可以帮助 LLMs 更好地理解和处理日期相关的计算问题。
  • TextCraft 游戏 :在 TextCraft 这个基于文本的 Minecraft 游戏中,REGAL 可以帮助 LLMs 理解和生成执行游戏任务所需的 Python 代码。

总的来说,REGAL 通过学习可重用的函数库,提高了 LLMs 在多种任务中的程序生成能力,尤其是在需要多个辅助函数的复杂任务中。这种方法不仅提高了程序的准确性,还使得生成的程序更加简洁和易于理解。

正文完
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AI小诸葛
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