Chain of Grounded Objectives: Bridging Process and Goal-oriented Prompting for Code Generation

📄 arXiv: 2501.13978v2 📥 PDF

作者: Sangyeop Yeo, Seung-won Hwang, Yu-Seung Ma

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SE

发布日期: 2025-01-23 (更新: 2025-05-29)

备注: Accepted by ECOOP 2025 main conference

💡 一句话要点

提出Chain of Grounded Objectives (CGO)，提升LLM在代码生成任务中的性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码生成 大型语言模型 提示工程 目标驱动 结构化编程

📋 核心要点

  1. 现有代码生成方法依赖顺序推理，与编程语言的结构化特性不符，限制了灵活性。
  2. CGO方法将功能性目标嵌入输入提示，避免显式顺序过程，适应编程任务的结构化特性。
  3. 实验结果表明，CGO能够有效提升代码生成质量，克服现有方法的不足。

📝 摘要（中文）

近年来，使用大型语言模型（LLMs）进行代码生成受到了广泛关注。现有方法通常旨在通过将额外的上下文信息或指导融入输入提示中来提高生成代码的质量。许多此类方法采用顺序推理策略，模仿人类逐步思考的方式。然而，这种策略可能会限制灵活性，因为它们并不总是与编程语言的结构化特征相一致。本文介绍了一种名为Chain of Grounded Objectives（CGO）的方法，该方法将功能性目标嵌入到输入提示中，以增强代码生成。通过利用适当结构的objective作为输入并避免显式的顺序过程，CGO能够有效地适应编程任务的结构化特性。经验评估表明，CGO有效地增强了代码生成，解决了现有方法的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有代码生成方法中，由于过度依赖顺序推理而导致的灵活性不足的问题。现有方法模仿人类逐步思考的方式，但编程语言本身具有结构化的特点，这种不匹配导致生成代码的质量受限。现有方法难以充分利用编程语言的结构化信息，导致生成代码的效率和准确性有待提高。

核心思路：CGO的核心思路是将代码生成任务分解为一系列明确的功能性目标，并将这些目标以结构化的方式嵌入到输入提示中。通过直接指定需要实现的功能，而不是描述实现的步骤，CGO允许LLM更灵活地利用其内部知识和推理能力，生成更符合编程语言结构的代码。这种方法避免了对LLM推理过程的过度约束，使其能够更好地适应不同的编程任务。

技术框架：CGO方法主要包含以下几个阶段：1. 目标分解：将原始的代码生成需求分解为一系列明确、可实现的功能性目标。2. 提示构建：将分解后的功能性目标以结构化的方式嵌入到输入提示中。提示的设计需要保证LLM能够准确理解每个目标，并将其转化为相应的代码片段。3. 代码生成：利用LLM根据构建好的提示生成代码。4. 代码集成：将生成的代码片段进行集成，形成完整的代码。

关键创新：CGO的关键创新在于其将功能性目标作为输入提示的核心组成部分，并避免了对LLM推理过程的显式指导。与现有方法相比，CGO更加注重利用编程语言的结构化信息，并允许LLM更自由地探索不同的解决方案。这种方法能够更好地适应不同的编程任务，并生成更高质量的代码。

关键设计：CGO的关键设计包括：1. 目标分解策略：如何将原始需求分解为一系列明确、可实现的目标。2. 提示结构设计：如何将目标以结构化的方式嵌入到提示中，例如使用特定的关键词或格式。3. 代码集成策略：如何将生成的代码片段进行集成，例如使用特定的代码模板或依赖关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了CGO方法的有效性。实验结果表明，CGO在代码生成任务中取得了显著的性能提升，优于现有的基于顺序推理的方法。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。CGO能够生成更准确、更高效的代码，并能够更好地适应不同的编程任务。

🎯 应用场景

CGO方法具有广泛的应用前景，可以应用于各种代码生成场景，例如软件开发、自动化测试、数据分析等。该方法可以提高代码生成的效率和质量，降低开发成本，并促进软件开发的自动化。未来，CGO可以与其他代码生成技术相结合，进一步提升代码生成的性能和智能化水平。

📄 摘要（原文）

The use of Large Language Models (LLMs) for code generation has gained significant attention in recent years. Existing methods often aim to improve the quality of generated code by incorporating additional contextual information or guidance into input prompts. Many of these approaches adopt sequential reasoning strategies, mimicking human-like step-by-step thinking. However, such strategies may constrain flexibility, as they do not always align with the structured characteristics of programming languages. This paper introduces the Chain of Grounded Objectives (CGO), a method that embeds functional objectives into input prompts to enhance code generation. By leveraging appropriately structured objectives as input and avoiding explicit sequential procedures, CGO adapts effectively to the structured nature of programming tasks. Empirical evaluations demonstrate that CGO effectively enhances code generation, addressing limitations of existing approaches.