توليد الكود بالتخطيط الذاتي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة

على الرغم من أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قد أظهرت قدرة مذهلة في توليد الكود، إلا أنها لا تزال تكافح لمعالجة النوايا المعقدة المقدمة من البشر. ومن المعروف على نطاق واسع أن البشر عادةً ما يستخدمون التخطيط لتحليل المشكلات المعقدة وجدولة خطوات الحل قبل التنفيذ. ولهذا الغرض، نقدم التخطيط في توليد الكود لمساعدة النموذج على فهم النوايا المعقدة وتقليل صعوبة حل المشكلة. تقترح هذه الورقة نهج توليد الكود بالتخطيط الذاتي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة، والذي يتكون من مرحلتين، وهما مرحلة التخطيط ومرحلة التنفيذ. على وجه التحديد، في مرحلة التخطيط، يخطط نموذج اللغة الكبيرة خطوات حل مختصرة من النية مدموجة بتحفيز قليل الأمثلة. بعد ذلك، في مرحلة التنفيذ، يولد النموذج الكود خطوة بخطوة، موجهًا بالخطوات الحل السابقة. أجرينا تجارب مكثفة على معايير توليد الكود المختلفة عبر عدة لغات برمجة. أظهرت النتائج التجريبية أن توليد الكود بالتخطيط الذاتي يحقق تحسناً نسبياً يصل إلى 25.4% في Pass@1 مقارنة بالتوليد المباشر للكود، وحتى 11.9% مقارنة بأسلوب سلسلة الأفكار في توليد الكود. علاوة على ذلك، يعزز نهج التخطيط الذاتي أيضًا جودة الكود المولَّد من حيث الصوابية، والقراءة، والمتانة، كما تم تقييمها من قبل البشر.