WaveCoder: Widespread And Versatile Enhancement For Code Large Language Models By Instruction Tuning

📄 arXiv: 2312.14187v5 📥 PDF

作者: Zhaojian Yu, Xin Zhang, Ning Shang, Yangyu Huang, Can Xu, Yishujie Zhao, Wenxiang Hu, Qiufeng Yin

分类: cs.CL, cs.AI, cs.SE

发布日期: 2023-12-20 (更新: 2024-06-07)

💡 一句话要点

WaveCoder：通过指令调优显著增强代码大语言模型在多任务场景下的泛化能力

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

关键词: 代码大语言模型 指令调优 多任务学习 代码生成 泛化能力

📋 核心要点

  1. 现有代码大语言模型指令调优主要集中于代码生成，缺乏对多任务场景的有效泛化能力。
  2. WaveCoder通过构建CodeSeaXDataset，利用多样且高质量的指令数据，提升模型在多任务场景下的性能。
  3. 实验结果表明，WaveCoder模型在代码相关任务的泛化能力上超越了其他开源模型，达到新的SOTA。

📝 摘要（中文）

本文提出WaveCoder，一系列通过广泛且多样增强的指令数据训练的代码大语言模型（Code LLMs）。现有Code LLMs的指令调优方法主要集中于传统的代码生成任务，导致在复杂的多任务场景中表现不佳。为了使模型能够处理复杂的代码相关任务，本文提出了一种从开源代码数据集中稳定生成多样化、高质量指令数据的方法，并构建了CodeSeaXDataset，该数据集包含跨4个代码相关任务的19,915个指令实例，旨在提高Code LLM的泛化能力。实验表明，WaveCoder模型在不同代码相关任务的泛化能力方面显著优于其他开源模型。此外，WaveCoder-Ultra-6.7B在各种代码相关任务上展现了最先进的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码大语言模型在指令调优时，过度关注单一的代码生成任务，导致在面对需要综合运用多种代码能力的复杂场景时，模型性能显著下降。现有的指令数据集无法充分覆盖各种代码相关任务，模型难以泛化到新的任务类型。

核心思路：WaveCoder的核心思路是通过构建一个包含多种代码相关任务的高质量指令数据集，从而提升模型在多任务场景下的泛化能力。通过指令调优，使模型能够更好地理解和执行不同类型的代码任务，从而提高其在实际应用中的适应性。

技术框架：WaveCoder的训练流程主要包括以下几个阶段：1) 从开源代码数据集中选择合适的代码片段；2) 利用提出的方法生成多样化、高质量的指令数据，涵盖代码生成、代码修复、代码翻译和代码解释等任务；3) 构建CodeSeaXDataset，包含19,915个指令实例；4) 使用CodeSeaXDataset对代码大语言模型进行指令调优；5) 在多个代码相关任务上评估模型的性能。

关键创新：WaveCoder的关键创新在于提出了一种稳定生成多样化、高质量指令数据的方法，该方法能够有效地从开源代码数据集中提取信息，并将其转化为适用于指令调优的格式。此外，CodeSeaXDataset的构建也是一个重要的贡献，它为代码大语言模型的指令调优提供了一个高质量的数据集。

关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数和网络结构等技术细节。但是，指令数据的生成过程是关键，需要保证指令的多样性和质量。具体生成方法未知。

📊 实验亮点

WaveCoder模型在多个代码相关任务上取得了显著的性能提升，尤其是在泛化能力方面。WaveCoder-Ultra-6.7B模型在广泛的代码相关任务上展现了最先进的泛化能力，超越了其他开源模型。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出。

🎯 应用场景

WaveCoder具有广泛的应用前景，可用于智能代码助手、自动化代码生成、代码缺陷检测与修复、跨语言代码迁移等领域。该研究有助于提升软件开发的效率和质量，降低开发成本，并为开发者提供更智能化的工具。

📄 摘要（原文）

Recent work demonstrates that, after instruction tuning, Code Large Language Models (Code LLMs) can obtain impressive capabilities to address a wide range of code-related tasks. However, current instruction tuning methods for Code LLMs mainly focus on the traditional code generation task, resulting in poor performance in complex multi-task scenarios. In this paper, we concentrate on multiple code-related tasks and present WaveCoder, a series of Code LLMs trained with Widespread And Versatile Enhanced instruction data. To enable the models to tackle complex code-related tasks, we propose a method to stably generate diverse, high-quality instruction data from open source code dataset in multi-task scenarios and obtain CodeSeaXDataset, a dataset comprising 19,915 instruction instances across 4 code-related tasks, which is aimed at improving the generalization ability of Code LLM. Our experiments demonstrate that WaveCoder models significantly outperform other open-source models in terms of the generalization ability across different code-related tasks. Moreover, WaveCoder-Ultra-6.7B presents the state-of-the-art generalization abilities on a wide range of code-related tasks.