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Better Specifications, Better Code: Fine-Tuning LLMs for Behavioral Contract Generation

Brhane Team, Tiantian Yang, Nikta Akbarpour, Simone Bartucci, Francesco Calimeri, Song Wang · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.25616 · open-access PDF

Hindi

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) मजबूत कोड जनरेटिंग क्षमताओं का प्रदर्शन करते हैं, लेकिन अक्सर निषिद्ध या अस्पष्ट व्यवहार आवश्यकताओं के कारण कार्यात्मक सहीता के साथ संघर्ष करते हैं। हम सीजी 2 प्रस्तुत करते हैं, एक अनुबंध द्वारा निर्देशित कोड जनरेटिंग फ्रेमवर्क जो प्राकृतिक भाषा कार्यों को इंटरफेस, पूर्व शर्तों, पोस्ट-शर्तों और अनैच्छिकों को निर्दिष्ट करने वाले संरचित व्यवहार अनुबंधों में अनुवाद करता है।

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Large language models (LLMs) demonstrate strong code-generation capabilities but often struggle with functional correctness due to implicit or ambiguous behavioral requirements. We present CG2, a contract-guided code generation framework that translates natural-language tasks into structured behavioral contracts specifying interfaces, preconditions, postconditions, and invariants. CG2 fine-tunes an LLM to generate these contracts and introduces an iterative semantic validation and repair process to identify and correct incomplete, inconsistent, or incorrect specifications before guiding an unc

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange