Exploring Data-Efficient Adaptation of Large Language Models for Code Generation

📄 arXiv: 2403.00046v3 📥 PDF

作者: Xue Jiang, Yihong Dong, Zhiyuan Fan, Zhi Jin, Wenpin Jiao, Ge Li

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-02-29 (更新: 2025-10-21)

备注: Accepted by TOSEM

💡 一句话要点

提出DEED以解决少量数据下大语言模型代码生成适应问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 代码生成 数据高效适应 错误驱动学习 自我修正机制 微调方法 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在特定代码生成任务中表现不佳，尤其是在训练数据稀缺的情况下，适应性不足是主要挑战。
  2. 本文提出的DEED方法通过利用模型生成错误的代码进行学习，采用自我修正机制来优化模型，旨在提高适应效率。
  3. 实验结果显示，DEED在多个基准测试中相较于传统微调方法有显著提升，平均相对提升达到46.2%。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）在代码生成方面取得了显著进展，但在特定场景下仍面临挑战。这些场景通常需要对LLMs进行适应，而实际可用的训练数据有限，导致代码生成性能不佳。为此，本文提出了一种新颖的适应方法DEED（数据高效适应与错误驱动学习），通过利用LLMs的错误作为学习机会，进行错误修正以克服自身不足，从而实现高效学习。实验结果表明，与其他主流微调方法相比，DEED在多个代码生成基准上以少量训练数据实现了46.2%的平均相对提升，验证了Self-Revise的有效性，显示出其在不同LLMs上的强大适用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在特定代码生成任务中因训练数据不足而导致的适应性差的问题。现有方法在面对有限数据时，往往无法有效提升模型性能。

核心思路：DEED方法的核心在于利用LLMs生成的错误代码作为学习机会，通过自我修正机制进行错误修正，从而实现高效的模型适应。这样的设计使得模型能够在数据稀缺的情况下，依然能够进行有效学习。

技术框架：DEED的整体架构包括几个主要模块：首先识别LLMs生成的错误代码，然后通过Self-Revise进行代码修正，接着利用修正后的代码优化模型，最后通过迭代过程实现持续改进。

关键创新：DEED的最大创新在于将错误视为学习机会，通过自我修正机制提升模型性能。这与传统的微调方法不同，后者通常依赖于大量标注数据进行训练。

关键设计：在DEED中，关键设计包括错误识别算法、Self-Revise的实现细节，以及优化模型的损失函数设置。这些设计确保了模型在有限数据下的高效学习和适应能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DEED在多个代码生成基准上相较于其他主流微调方法实现了46.2%的平均相对提升，验证了其在少量训练数据下的有效性。此外，Self-Revise机制生成的修正代码在优化模型方面表现出更高的效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、自动化测试和智能编程助手等。通过提高大语言模型在特定代码生成任务中的适应能力，DEED能够帮助开发者在数据稀缺的情况下，快速生成高质量代码，提升开发效率。未来，该方法可能在更多领域得到推广，推动智能编程技术的发展。

📄 摘要（原文）

Although Large Language Models (LLMs) have made significant progress in code generation, they still struggle with code generation tasks in specific scenarios. These scenarios usually necessitate the adaptation of LLMs to fulfill specific needs, but the limited training data available in practice leads to poor code generation performance. Therefore, how to effectively adapt LLMs to new scenarios with few training data is a major challenge for current code generation. In this paper, we propose a novel adaptation approach named DEED, which stands for Data-Efficient adaptation with Error-Driven learning for code generation. DEED leverages the errors made by LLMs as learning opportunities, using error revision to overcome their own shortcomings, thus achieving efficient learning. Specifically, DEED involves identifying error code generated by LLMs, employing Self-Revise for code revision, optimizing the model with revised code, and iteratively adapting the process for continuous improvement. Experimental results show that, compared to other mainstream fine-tuning approaches, DEED achieves superior performance with few training data, showing an average relative improvement of 46.2% in Pass@1 on multiple code generation benchmarks. We also validate the effectiveness of Self-Revise, which generates revised code that optimizes the model more efficiently compared to the code samples from datasets. Moreover, DEED consistently demonstrates strong performance across various LLMs, underscoring its applicability.