CodeChain: Towards Modular Code Generation Through Chain of Self-revisions with Representative Sub-modules
作者: Hung Le, Hailin Chen, Amrita Saha, Akash Gokul, Doyen Sahoo, Shafiq Joty
分类: cs.AI, cs.CL, cs.PL
发布日期: 2023-10-13 (更新: 2024-03-14)
备注: Accepted to ICLR 2024
💡 一句话要点
提出CodeChain以解决复杂编程任务的模块化代码生成问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 模块化代码生成 自我修订 大型语言模型 编程任务 代码复用 聚类算法 思维链提示 软件开发
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在处理复杂编程任务时，往往生成单一代码块，缺乏模块化设计，导致解决方案的有效性不足。
- 本文提出的CodeChain框架，通过自我修订链引导生成模块化代码，鼓励重用先前开发的子模块，从而提升代码的模块化和正确性。
- 实验结果表明，CodeChain在APPS和CodeContests上分别实现了35%和76%的相对提升，验证了其在不同LLMs上的有效性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在解决简单编程任务方面已经表现出色，但在处理复杂的编程任务时仍面临挑战，主要是因为它们倾向于生成单一的代码块，而不是将其分解为逻辑子任务和子模块。为了解决这一问题，本文提出了CodeChain框架，通过自我修订链引导模块化代码生成。具体而言，CodeChain首先通过思维链提示生成模块化代码，然后通过提取和聚类生成的子模块，选择代表性子模块进行自我修订，最终显著提高生成解决方案的模块化和正确性。在APPS和CodeContests上，CodeChain分别实现了35%和76%的相对提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂编程任务中生成单一代码块的问题，导致模块化和复用性不足。现有方法未能有效分解任务为逻辑子模块，影响了代码的质量和正确性。
核心思路：CodeChain通过引导LLM生成模块化代码，并利用自我修订机制，鼓励模型重用先前生成的子模块，从而提升代码的模块化程度和正确性。
技术框架：CodeChain的整体流程包括两个主要步骤：首先，使用思维链提示生成模块化代码；其次，提取和聚类生成的子模块，选择代表性子模块进行自我修订，增强原始提示。
关键创新：CodeChain的核心创新在于通过自我修订链的方式引导模块化代码生成，显著不同于传统的单一代码生成方法，强调了模块的重用和抽象。
关键设计：在设计中，关键参数包括聚类算法的选择、提示的增强方式以及子模块的选择标准，确保生成的代码既具通用性又能满足特定任务需求。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，CodeChain在APPS基准上实现了35%的相对提升，在CodeContests上更是达到了76%的相对提升。这些结果表明，CodeChain在模块化代码生成方面的有效性，适用于多种大型语言模型，包括OpenAI和开源模型WizardCoder。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发、自动化编程和教育等。通过提升代码生成的模块化和正确性，CodeChain能够帮助开发者更高效地解决复杂编程问题，降低错误率，并促进代码的可维护性和可重用性。未来，该框架有望推动更智能的编程助手和自动化工具的发展。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have already become quite proficient at solving simpler programming tasks like those in HumanEval or MBPP benchmarks. However, solving more complex and competitive programming tasks is still quite challenging for these models - possibly due to their tendency to generate solutions as monolithic code blocks instead of decomposing them into logical sub-tasks and sub-modules. On the other hand, experienced programmers instinctively write modularized code with abstraction for solving complex tasks, often reusing previously developed modules. To address this gap, we propose CodeChain, a novel framework for inference that elicits modularized code generation through a chain of self-revisions, each being guided by some representative sub-modules generated in previous iterations. Concretely, CodeChain first instructs the LLM to generate modularized codes through chain-of-thought prompting. Then it applies a chain of self-revisions by iterating the two steps: 1) extracting and clustering the generated sub-modules and selecting the cluster representatives as the more generic and re-usable implementations, and 2) augmenting the original chain-of-thought prompt with these selected module-implementations and instructing the LLM to re-generate new modularized solutions. We find that by naturally encouraging the LLM to reuse the previously developed and verified sub-modules, CodeChain can significantly boost both modularity as well as correctness of the generated solutions, achieving relative pass@1 improvements of 35% on APPS and 76% on CodeContests. It is shown to be effective on both OpenAI LLMs as well as open-sourced LLMs like WizardCoder. We also conduct comprehensive ablation studies with different methods of prompting, number of clusters, model sizes, program qualities, etc., to provide useful insights that underpin CodeChain's success.