Boqi Chen, Aren A. Babikian, José Antonio Hernández López · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.29749 · open-access PDF
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus utilisés pour générer des artefacts d'ingénierie logicielle écrits dans des langues spécifiques au domaine (DSL). Les instances DSL correctes doivent généralement respecter non seulement la syntaxe concrète, mais aussi la syntaxe abstraite définie par un métamodel augmenté avec des contraintes de bien-formation sémantique.Les approches de décodage restreintes existantes garantissent généralement la conformité uniquement à la syntaxe concrète ou à un ensemble limité de contraintes sémantiques exprimées sur le texte généré, ce qui rend la cohérence des contraintes au niveau du métamodel difficile à appliquer pendant la génération.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Large language models (LLMs) are increasingly used to generate software engineering artifacts written in domain-specific languages (DSLs). Correct DSL instances usually must comply with not only the concrete syntax but also the abstract syntax defined by a metamodel augmented with semantic well-formedness constraints. Existing constrained decoding approaches typically guarantee compliance only with concrete syntax or with a limited set of semantic constraints expressed over the generated text, making metamodel-level constraint consistency difficult to enforce during generation. We present MeMo
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