OpenCodeInterpreter: Integrating Code Generation with Execution and Refinement
作者: Tianyu Zheng, Ge Zhang, Tianhao Shen, Xueling Liu, Bill Yuchen Lin, Jie Fu, Wenhu Chen, Xiang Yue
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-02-22 (更新: 2025-01-07)
💡 一句话要点
提出OpenCodeInterpreter以解决开源代码生成缺乏执行能力的问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 代码生成 动态优化 人类反馈 开源模型 执行能力 机器学习 人工智能
📋 核心要点
- 现有开源代码生成模型缺乏执行能力和动态优化，难以满足复杂应用需求。
- OpenCodeInterpreter通过集成代码生成、执行和人类反馈，实现代码的迭代优化。
- 在多个基准测试中，OpenCodeInterpreter展现出优异的性能，尤其在准确率上接近GPT-4。
📝 摘要（中文）
随着大型语言模型的引入，代码生成技术取得了显著进展。然而，许多开源模型缺乏像GPT-4 Code Interpreter那样的执行能力和迭代优化能力。为此，我们提出了OpenCodeInterpreter，这是一系列开源代码系统，旨在生成、执行和迭代优化代码。通过支持68K多轮交互的Code-Feedback数据集，OpenCodeInterpreter将执行与人类反馈结合，实现动态代码优化。我们在HumanEval、MBPP及其增强版本EvalPlus上的综合评估显示，OpenCodeInterpreter表现优异，特别是OpenCodeInterpreter-33B在HumanEval和MBPP的平均准确率达到83.2（76.4），与GPT-4的84.2（76.2）相近，并在结合GPT-4合成的人类反馈后提升至91.6（84.6）。OpenCodeInterpreter缩小了开源代码生成模型与GPT-4 Code Interpreter等专有系统之间的差距。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有开源代码生成模型缺乏执行和动态优化能力的问题。现有方法往往无法有效处理复杂的代码生成任务，导致生成的代码质量不高，缺乏实用性。
核心思路：论文提出的OpenCodeInterpreter通过将代码生成、执行和人类反馈相结合，形成一个闭环系统，使得生成的代码能够在执行后根据反馈进行优化。这种设计旨在提升代码生成的准确性和实用性。
技术框架：OpenCodeInterpreter的整体架构包括代码生成模块、执行模块和反馈模块。代码生成模块负责生成初始代码，执行模块负责运行代码并收集执行结果，反馈模块则根据执行结果和人类反馈进行代码的迭代优化。
关键创新：OpenCodeInterpreter的主要创新在于其将代码执行与人类反馈紧密结合，形成动态优化机制。这与传统的静态代码生成方法有本质区别，后者通常缺乏实时反馈和优化能力。
关键设计：在技术细节上，OpenCodeInterpreter采用了特定的损失函数来衡量生成代码的执行效果，并通过多轮交互优化生成过程。此外，模型的参数设置经过精心调整，以确保在不同任务上的最佳表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
OpenCodeInterpreter在HumanEval和MBPP基准测试中的表现突出，OpenCodeInterpreter-33B的平均准确率达到83.2（76.4），接近GPT-4的84.2（76.2）。在结合GPT-4合成的人类反馈后，准确率进一步提升至91.6（84.6），显示出显著的性能提升。
🎯 应用场景
OpenCodeInterpreter的潜在应用领域广泛，包括软件开发、教育和自动化测试等。其动态优化能力使得开发者能够快速迭代和改进代码，从而提高开发效率和代码质量。未来，该技术可能会在智能编程助手和自动化编程工具中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The introduction of large language models has significantly advanced code generation. However, open-source models often lack the execution capabilities and iterative refinement of advanced systems like the GPT-4 Code Interpreter. To address this, we introduce OpenCodeInterpreter, a family of open-source code systems designed for generating, executing, and iteratively refining code. Supported by Code-Feedback, a dataset featuring 68K multi-turn interactions, OpenCodeInterpreter integrates execution and human feedback for dynamic code refinement. Our comprehensive evaluation of OpenCodeInterpreter across key benchmarks such as HumanEval, MBPP, and their enhanced versions from EvalPlus reveals its exceptional performance. Notably, OpenCodeInterpreter-33B achieves an accuracy of 83.2 (76.4) on the average (and plus versions) of HumanEval and MBPP, closely rivaling GPT-4's 84.2 (76.2) and further elevates to 91.6 (84.6) with synthesized human feedback from GPT-4. OpenCodeInterpreter brings the gap between open-source code generation models and proprietary systems like GPT-4 Code Interpreter.