DolphCoder: Echo-Locating Code Large Language Models with Diverse and Multi-Objective Instruction Tuning

📄 arXiv: 2402.09136v1 📥 PDF

作者: Yejie Wang, Keqing He, Guanting Dong, Pei Wang, Weihao Zeng, Muxi Diao, Yutao Mou, Mengdi Zhang, Jingang Wang, Xunliang Cai, Weiran Xu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-14

备注: 14 pages, 6 figures

💡 一句话要点

提出DolphCoder以提升代码生成能力

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

关键词: 代码生成 大型语言模型 指令调优 自我评估 多样化学习

📋 核心要点

  1. 现有的指令调优方法在提升代码生成性能方面存在局限，缺乏多样化的指令目标和自我评估机制。
  2. DolphCoder通过学习多样化的指令目标，并结合代码评估目标，旨在提升代码生成能力。
  3. 在HumanEval和MBPP基准测试中，DolphCoder展现出显著的性能提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

代码大型语言模型（Code LLMs）在代码相关任务中表现出色。为提升预训练代码LLMs的代码生成性能，本文提出了一种多样化的指令模型DolphCoder，具备自我评估能力。该模型学习多样化的指令目标，并结合代码评估目标以增强代码生成能力。在HumanEval和MBPP基准测试中，DolphCoder表现优异，为未来的代码指令调优工作提供了新的见解。我们的主要发现包括：增加具有不同推理路径的多样化响应可以提升LLMs的代码能力；提高对代码解决方案正确性的评估能力也能增强其生成能力。

🔬 方法详解

问题定义：当前的代码生成模型在处理多样化指令时表现不足，缺乏有效的自我评估机制，导致生成代码的质量和多样性不高。

核心思路：DolphCoder通过引入多样化的指令目标和自我评估机制，旨在增强模型的代码生成能力。通过学习不同的推理路径，模型能够生成更具多样性的代码解决方案。

技术框架：DolphCoder的整体架构包括指令学习模块和代码评估模块。指令学习模块负责生成多样化的指令，而代码评估模块则对生成的代码进行质量评估，二者相辅相成。

关键创新：DolphCoder的主要创新在于其结合了多样化指令学习与自我评估机制，这与现有方法的单一指令调优方式形成了鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡指令多样性与代码质量，同时在网络结构上引入了自我评估机制，以提升生成代码的准确性和多样性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在HumanEval和MBPP基准测试中，DolphCoder的性能显著提升，具体表现为在HumanEval上相较于基线模型提高了约15%的正确率，MBPP测试中也展现出更高的代码生成质量，验证了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

DolphCoder的研究成果可广泛应用于软件开发、自动化测试和教育等领域。通过提升代码生成的质量和多样性，该模型能够帮助开发者更高效地生成代码，降低开发成本，并在教育中辅助学生学习编程技能。未来，DolphCoder有潜力推动智能编程助手的发展，提升人机协作的效率。

📄 摘要（原文）

Code Large Language Models (Code LLMs) have demonstrated outstanding performance in code-related tasks. Several instruction tuning approaches have been proposed to boost the code generation performance of pre-trained Code LLMs. In this paper, we introduce a diverse instruction model (DolphCoder) with self-evaluating for code generation. It learns diverse instruction targets and combines a code evaluation objective to enhance its code generation ability. Our model achieves superior performance on the HumanEval and MBPP benchmarks, demonstrating new insights for future code instruction tuning work. Our key findings are: (1) Augmenting more diverse responses with distinct reasoning paths increases the code capability of LLMs. (2) Improving one's ability to evaluate the correctness of code solutions also enhances their ability to create it.