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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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2 篇 工学
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主题

2 篇 ai for se
2 篇 pre-training of ...
1 篇 cross-task trans...
1 篇 few-shot learnin...

机构

2 篇 nanjing univ sta...
1 篇 univ texas dalla...
1 篇 univ texas dalla...

作者

2 篇 li chuanyi
2 篇 luo bin
2 篇 niu changan
2 篇 ng vincent
1 篇 ge jidong
1 篇 chen dongxiao

语言

2 篇 英文

检索条件"主题词=Pre-training of source code"

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An Empirical Comparison of pre-Trained Models of source code 23

An Empirical Comparison of Pre-Trained Models of Source Code

引用

45th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE)

作者： Niu, Changan Li, Chuanyi Ng, Vincent Chen, Dongxiao Ge, Jidong Luo, Bin Nanjing Univ State Key Lab Novel Software Technol Nanjing Peoples R China Univ Texas Dallas Human Language Technol Res Inst Richardson TX 75080 USA

ISBN: (纸本)9781665457019

While a large number of pre-trained models of source code have been successfully developed and applied to a variety of software engineering (SE) tasks in recent years, our understanding of these pre-trained models is arguably fairly limited. With the goal of advancing our understanding of these models, we perform the first systematic empirical comparison of 19 recently-developed pre-trained models of source code on 13 SE tasks. To gain additional insights into these models, we adopt a recently-developed 4-dimensional categorization of pre-trained models, and subsequently investigate whether there are correlations between different categories of pre-trained models and their performances on different SE tasks.

关键词： pre-training of source code AI for SE

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CrosscodeBench: Benchmarking Cross-Task Generalization of source code Models 23

CrossCodeBench: Benchmarking Cross-Task Generalization of So...

引用

45th IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE)

作者： Niu, Changan Li, Chuanyi Ng, Vincent Luo, Bin Nanjing Univ State Key Lab Novel Software Technol Nanjing Peoples R China Univ Texas Dallas Human Language Technol Res Inst Richardson TX USA

ISBN: (纸本)9781665457019

Despite the recent advances showing that a model pre-trained on large-scale source code data is able to gain appreciable generalization capability, it still requires a sizeable amount of data on the target task for fine-tuning. And the effectiveness of the model generalization is largely affected by the size and quality of the fine-tuning data, which is detrimental for target tasks with limited or unavailable resources. Therefore, cross-task generalization, with the goal of improving the generalization of the model to unseen tasks that have not been seen before, is of strong research and application value. In this paper, we propose a large-scale benchmark that includes 216 existing code-related tasks. Then, we annotate each task with the corresponding meta information such as task description and instruction, which contains detailed information about the task and a solution guide. This also helps us to easily create a wide variety of "training/evaluation" task splits to evaluate the various cross-task generalization capabilities of the model. Then we perform some preliminary experiments to demonstrate that the cross-task generalization of models can be largely improved by in-context learning methods such as few-shot learning and learning from task instructions, which shows the promising prospects of conducting cross-task learning research on our benchmark. We hope that the collection of the datasets and our benchmark will facilitate future work that is not limited to cross-task generalization.

关键词： pre-training of source code cross-task transfer learning few-shot learning AI for SE

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