代码模子 SFT 对皆后，短少进一步偏勤学习的问题有解了。
北大李戈讲授团队与字节相助，在模子考试过程中引入偏勤学习，建议了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。
在部分模子上，比较于单独使用 SFT，CodeDPO 或者将模子的 HumanEval 得分再多普及 10 个百分点，最高增幅接近 1/3。
监督微调（SFT）等现存考试模范，尽管普及了代码质地，但在代码生成过程中存在关节局限——莫得完好意思考试模子在正确与荒唐经管有野心之间作念出偏好聘用。
当采取 SFT 模范考试模子时，跟着偏好输出的可能性加多，生成不睬思输出的概率也随之高潮，导致性能出现瓶颈。
为经管这一问题，北京大学李戈讲授团队与字节卓著相助，CodeDPO 因此而生。
该框架将偏勤学习融入代码模子考试中，诓骗代码自考据机制，显赫普及代码生成的准确性和实行效劳。
SFT 对代码生成后果的普及存在局限
代码生成任务，即左证当然道话描写自动生成代码，正日益受到广泛移动。
大模子在大限制数据集上进行了充分的考试，在这一规模展现出精深的武艺。
这些代码大模子不异会进一步通过指示监督微调（SFT）等模范进行微调，以最大搁置普及其代码生成武艺。
但是，尽管 SFT 模范普及了模子的代码生成后果，但其并未完好意思考试模子在正确与荒唐经管有野心之间作念出偏好聘用。
以 Phi-2-2.7B 模子为例，在后来考试过程中，不同正确性和效劳的代码生成概率的变化情况如下图所示。
传统的 SFT 政策难以训诲模子更倾向于生成正确经管有野心，而非荒唐或实行舒缓的有野心。
因此，在代码模子的后考试中更新考试政策，关于修订这些代码模子以应答各式代码生成任务至关挫折。
本文建议新式代码生成优化框架 CodeDPO，将偏勤学习融入代码模子考试中，基于两个关节要素——正确性和效劳——界说了代码偏好。
其中，正确性指代码是否准确经管问题，而效劳是指揣度代码运行的速率。
照管团队渴望在代码模子的考试过程中，普及模子对正确、高效代码的偏好性。
考试代码模子代码偏好
如图所示，CodeDPO 模范包含四个关节设施：
数据种子构建：最初从开源代码库中集中数据种子并生成编程任务领导；
正确性优化与自考据评分：同期生成代码与测试，通过自考据机制构建用于正确性优化的数据集；
实行时候效劳优化：照管团队在采用的的确测试集上测量实行时候，以构建效劳优化数据集；
模子偏好考试：从上述两个阶段集中数据集，并使用 DPO 模范来考试多种代码模子。
其中，自考据评分左证生成代码是否通过测试进行迭代更新。
（如上图所示，经过两次迭代后，代码 -1 的评分从 1 变为 1.75 再至 2.7，因其通过更可靠的测试并在每次更新中得到更高评分，标明其正确的概率更大）
代码自考据机制
CodeDPO 通过自考据机制从信得过代码库构建数据集，其中代码和测试用例被同期生成并用于评估。
团队假定，能被更多代码片断实行的测试更为可靠，而通过更多测试的代码则更有可能是正确的。
为此，CodeDPO 采取了一套自考据过程：
每个代码片断和测试用例最初得到一个自考据分数，随后使用一套类 PageRank 的算法进行迭代更新。
该算法通过讨论交叉考据中的关连，来休养每个代码片断和测试的的确分数，优先基于正确性和效劳聘用经管有野心。
在运转阶段，扫数代码片断和测试用例的自考据得分均设为 1。
跟着考据过程的进行，代码和测试用例的得分会左证通过率缓缓更新。具体而言，测试用例被更多的代码片断通过，它的自考据得分就会越高；
通过越多高的确度测试用例的代码片断，其自考据得分也越高。自考据得分的更新公式如下：
其中，d 为阻尼因子，Link ( c,t ) 暗示代码片断 c 是否通过测试用例 t。
经过屡次迭代后，评分缓缓不停，最终反应了代码片断和测试用例的正确性质地。
除了代码正确性，代码的实行效劳亦然代码生成模子优化的挫折方针。
在 CodeDPO 中，团队通过纪录每个代码片断在测试用例中的实行时候，来优化其实行效劳。
但是，并非扫数测试用例都能准确反应代码的实行效劳。
为了确保效劳评估的可靠性，该团队聘用在正确性优化阶段评分最高的代码片断所通过的测试用例，行为"的确测试集"，以此行为效劳评估的圭臬。
关于通过的确测试集的代码片断，实行时候越短，其效劳评分越高。
最终，这些效劳较高的代码片断将被用于考试数据围聚，以进一步优化模子生成代码的实行效劳。
CodeDPO 的最终数据集，包含了从正确性优化与实行效劳优化阶段集中到的数据。
通过整合两方面的数据集，确保了模子不仅能生成正确的代码，还能生成高效的代码经管有野心。
完满的数据构造历程如下图所示：
准确性与效劳均有普及
测试终结知道，经过 CodeDPO 优化后，代码模子的生成准确率和效劳，都得到了一定普及。
代码准确性实验
照管团队在 HumanEval（+），MBPP（+）和 DS-1000 三个数据集上进行了广泛实验，涵盖 8 种主流代码生成模子，包含 Base 模子和 SFT 模子。
团队不雅察到 CodeDPO 在扫数模子上均带来了显赫普及，不管其运转性能何如。
特别值得一提的是，在 DeepSeekCoder-6.7B 的基础上，配合已有的 SFT 政策（MagiCoder-S-DS-6.7B），以及本文 CodeDPO 的增强，最终模子在 HumanEval 上达到了 83.5% 的通过率。
此外，CodeDPO 在更具挑战性的 HumanEval+ 上也展现出显赫进步，诠释了其在更严格评估下的鲁棒性。
成绩于 CodeDPO 的数据构建政策，构建一个可靠的偏好数据集，匡助模子倾向于高质地输出，从而完了更可靠的代码生成。
CodeDPO 在代码模子的后期考试阶段施展着关节作用，显赫普及了举座性能。
在 DS-1000 数据集上，该团队进一步评估了 CodeDPO 在不同 Python 库中的阐扬。
需要堤防的是，在数据构建过程中，并未融入特定 Python 库的先验常识。
尽管在 Torch 和 TensorFlow 下团队不雅察到了轻细的性能着落，可能是由于这些库在数据集构建中的占比较低。
但是，CodeDPO 总体上知道出对其各自基线模子的性能普及。
DS-1000 在数据容颜和评估的编程技巧方面与 HumanEval 和 MBPP 等基准有所不同，其数据构造过程确保其险些不被任何模子的考试集所包含，从而使得团队在 DS-1000 上不雅察到的修订具有可靠性。
这些终结标明，CodeDPO 不单是安妥于 HumanEval 等圭臬编程基准，也诠释了 CodeDPO 或者在更复杂和万般化的场景中普及模子的编程武艺。
代码实行效劳实验
关于代码实行效劳这一问题，该团队通过测量生成代码的实行时候并运筹帷幄加快比来评估。
同期团队还评估了应用 CodeDPO 前后代码优化百分比，其中模范若比基线快至少 10% 则视为已优化。
这些方针基于在应用 CodeDPO 前后都能被经管的编程问题所组成的交加上来进行实验。
团队聘用 HumanEval+ 和 MBPP+ 进行评估，因其 test case 的构造显赫膨大了测试用例的万般性，使得这两个增强数据集涵盖了各式角落情况。
下图展示了屡次实验终结的散布情况。
CodeDPO 捏续普及代码性能，使生成的代码平均加快 1.25 至 1.45 倍，约 20%-45% 的生成代码经管有野心得到了修订，阐明了其在普及代码效劳方面的有用性。
消融实验
进一形式，作家探讨了 CodeDPO 建议的自考据机制得到的排序分数，关于最终代码生成后果的影响。
实验中聘用了一些其他的常见排序政策，如：
全测试过滤，即假定扫数生成的测试用例均正确，并诓骗它们来判断代码的正确性；
按通过测试数目排序，即统计扫数生成测试中每段代码通过的测试数目，以通过测试最多和最少的代码行为偏好对；
立地聘用，即从生成的代码中立地考取两个代码经管有野心行为偏好对。
实验终结标明，本文建议的自考据机制以及运筹帷幄得到的排序分数，在确保偏好数据集构建的正确性和可靠性方面起着至关挫折的作用，显赫普及了 CodeDPO 框架的性能。
著述还探讨了不同偏好优化政策（DPO、KTO 和 SFT）对代码生成模子性能的影响。
SFT 考试政策采取构建的数据围聚最好的代码经管有野心。
在 KTO 考试政策中，照管团队在框架顶用 KTO 替代了 DPO。
下图终结知道，在这些政策中，DPO 阐扬最好。
成绩于新式的数据构建模范，团队或者得到散布平衡的正负偏好对，从而增强了 DPO 中的对比机制。
CodeDPO 的框架不仅考据了自生成、考据机制和偏勤学习在代码生陈规模的有用性，还为异日更大限制的代码偏好优化奠定了坚实基础。
CodeDPO 的本性在于，不需要有普遍优质的测试用例，减少了对外部资源的依赖，使得该框架或者在高质地测试数据可能珍稀的推行场景中优化代码模子。
作家合计，跟着时期的赓续发展，CodeDPO 有望在本体应用中匡助设立团队生成更优质、更相宜需求的代码，显赫普及软件的可靠性与托福质地。
作家简介
本文的通信作家是北京大学运筹帷幄机学院长聘讲授李戈。
第一作家为李戈教讲课题组博士生张克驰，本科毕业于北京大学信息科学时期学院，照管处所为智能化软件工程、代码暗示与代码生成。
他曾以第一作家在当然道话处理、软件工程等规模的国外会议上发表多篇论文，曾得到 2023 年 ACM 了得论文奖（ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award in International Conference on Program Comprehension）。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2410.05605
— 完 —
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