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Metamodel-Guided LLM Decoding for Consistent DSL Generation

Boqi Chen, Aren A. Babikian, José Antonio Hernández López · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.29749 · open-access PDF

Japanese

大型言語モデル(LLMs)は、ドメイン特有言語(DSLs)で書かれたソフトウェアエンジニアリングアーティファクトを生成するためにますます使用されています。正しいDSLインスタンスは、通常、コンクリートシンタクスだけでなく、メタモデルによって定義された抽象シンタクスも、セマンティックの良好な形状の制約に加えられています。既存の制約されたデコードアプローチは、通常、コンクリートシンタクスのみまたは生成されたテキスト上に表現される制約の限られたセットに従うことを保証し、メタモデルレベルの制約の一貫性を生成中に強制することは困難です。

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

Abstract

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