본 논문은 최신 코드 생성 대규모 언어 모델(LLM)이 생성하는 코드의 반복 문제를 다룬다. 19개의 최첨단 코드 LLM을 세 가지 벤치마크를 사용하여 실증적으로 분석하여 코드 반복이 광범위하게 나타나며 문자, 문장, 블록 수준에서 다양한 수준과 정도로 발생함을 밝혔다. 20가지 반복 패턴 분류 체계를 제시하고, 생성된 코드의 반복을 탐지하고 완화하기 위한 규칙 기반 기법인 DeRep을 제안한다. 오픈소스 벤치마크와 산업 환경에서 DeRep을 평가한 결과, 기존 방법보다 반복 감소 및 코드 품질 향상에 있어서 상당한 성능 향상을 보였다고 보고한다.
