代码生成框架StepCoder

103次阅读
没有评论

共计 818 个字符,预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。

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。

正文完
关注公众号获取最新教程
post-qrcode
 
AI小诸葛
版权声明:本站原创文章,由 AI小诸葛 2024-02-05发表,共计818字。
转载说明:除特殊说明外本站文章皆由原创发布,请勿转载。
评论(没有评论)
验证码