代码生成框架StepCoder

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来自复旦大学自然语言处理实验室、华中科技大学、瑞典 KTH 皇家理工学院的研究人员推出代码生成框架 StepCoder，旨在解决大型语言模型（LLMs）在生成复杂代码时面临的挑战，特别是在人类需求复杂时，代码生成任务变得困难。此框架结合了强化学习（RL）和编译器反馈。StepCoder 通过两个主要组件来提高代码生成的质量：Curriculum of Code Completion Subtasks（CCCS）和 Fine-Grained Optimization（FGO）。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.01391

主要功能：

• 提高代码生成的质量，特别是在处理复杂人类需求时。
• 使用强化学习来优化模型，通过编译器反馈来指导模型生成更准确的代码。

主要特点：

1. CCCS（课程式代码完成子任务）：将复杂的代码生成任务分解为一系列更简单的子任务，逐步增加难度，帮助模型更容易地探索和学习。
2. FGO（细粒度优化）：在优化模型时，只考虑在单元测试中执行的代码片段，忽略未执行的部分，以提高优化的精确性。

工作原理：

• CCCS：在训练初期，模型从接近目标状态（即代码的后半部分）开始探索，随着训练的进行，逐步向代码的起始部分移动。这样，模型可以从简单的序列开始学习，逐渐掌握更复杂的代码结构。
• FGO：在计算损失函数时，使用动态掩码技术来屏蔽单元测试中未执行的代码片段，确保模型只基于执行的代码片段进行优化。

具体应用场景：

• 代码生成 ：StepCoder 可以用于自动生成符合特定编程要求的源代码，特别是在需要生成较长、复杂代码序列的任务中。
• 编程教育和辅助 ：作为编程教育工具，帮助学生或开发者理解代码结构，提供编程练习的解决方案。
• 软件开发 ：在软件开发过程中，StepCoder 可以辅助开发者快速生成代码，提高开发效率。

StepCoder 通过其创新的训练方法和高质量的数据集 APPS+，展示了在代码生成任务中，强化学习能够有效地提高生成代码的质量和效率。