LLMのコード編集における「削除回避」の課題と改善手法：コード修正の精度向上に向けて

要点：大規模言語モデルはコード編集時に不要なコードを削除せず残す傾向があり、検証では最大約3割が適切に削除できていないことが判明しました。削除に特化した学習データを用いることで、この回避傾向を大幅に改善できることが示されました。