Beyond Autoregression: An Empirical Study of Diffusion Large Language Models for Code Generation
Created by
Haebom
저자
Chengze Li, Yitong Zhang, Jia Li, Liyi Cai, Ge Li
개요
본 논문은 코드 생성 분야에서 확산 모델(diffusion LLMs)에 대한 첫 번째 경험적 연구를 제시한다. 기존의 자기 회귀 모델(autoregressive LLMs)의 한계를 극복하기 위해, 멀티 토큰 예측과 유연한 생성 순서를 특징으로 하는 확산 모델을 연구한다. 9개의 대표적인 확산 LLMs을 활용하여 4개의 널리 사용되는 벤치마크에서 실험을 진행하고, 그 결과를 분석하여 확산 LLMs의 가능성을 탐구한다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
확산 LLMs은 유사한 크기의 자기 회귀 모델과 경쟁력 있는 성능을 보인다.
◦
확산 LLMs은 자기 회귀 모델보다 더 강력한 길이 외삽 능력을 갖추고, 긴 코드 이해에 더 뛰어나다.
◦
확산 LLMs의 효과와 효율성에 영향을 미치는 요소를 탐구하고 실용적인 지침을 제공한다.
◦
코드 생성 분야에서 확산 LLMs 개선을 위한 몇 가지 유망한 방향성을 제시한다.
•
한계점:
◦
논문에 명시된 한계점은 없으나, 확산 LLMs의 일반적인 특성상, 모델의 복잡성, 훈련 시간, 계산 비용 등이 한계로 작용할 수 있다.
