본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 코드의 기능적 오류 문제를 해결하기 위해, 상호 이해(mutual grounding) 이론에 기반한 대화형 접근 방식을 제안한다. 이 접근 방식은 코드 주석을 매개체로 사용하여 개발자와 LLM 간의 상호 이해를 구축하고, 코드 생성, 주석 생성, 사용자 피드백을 반복적으로 진행하여 생성된 코드와 개발자의 의도를 일치시킨다. HumanEval 벤치마크와 사용자 연구를 통해 제안된 방법이 기존 최첨단 LLM 및 다른 접근 방식보다 코드 생성 정확도와 개발자 생산성을 향상시킨다는 것을 실험적으로 보여준다.
