Code Comparison Tuning for Code Large Language Models

📄 arXiv: 2403.19121v2 📥 PDF

作者: Yufan Jiang, Qiaozhi He, Xiaomin Zhuang, Zhihua Wu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-06-05)

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出代码比较调优方法以解决代码错误检测问题

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

关键词: 代码错误检测 大型语言模型 指令调优 比较机制 自动修复

📋 核心要点

  1. 现有的代码大型语言模型在处理细微代码错误时存在不足，难以准确识别和修复这些错误。
  2. 本文提出的代码比较调优方法（CCT）通过在指令调优中引入比较机制，增强模型对代码错误的识别能力。
  3. 实验结果表明，CCT在HumanEvalFix基准上显著提升了模型的性能，pass@1分数提高了最多4分。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种简单有效的代码比较调优方法（CCT），旨在提升代码大型语言模型（Code LLMs）处理细微代码错误的能力。我们将比较的概念整合到指令调优中，既包括标记级别的比较，也包括序列级别的比较，使模型能够识别代码中的细微偏差。通过使用标记级别的偏好损失，我们对原始代码与包含手动添加错误的错误版本进行详细的标记级比较。此外，我们结合代码片段创建新的指令调优样本，以增强模型的修复能力。在HumanEvalFix基准上的实验结果显示，CCT在多个代码LLM中，pass@1分数比指令调优高出最多4分，广泛的分析证明了我们方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决代码大型语言模型在处理细微代码错误时的识别和修复能力不足的问题。现有方法在面对手动添加的代码错误时，往往无法有效区分原始代码与错误版本之间的细微差异。

核心思路：论文的核心思路是将比较机制引入到指令调优中，通过标记级和序列级的比较，帮助模型更好地识别代码中的细微偏差，从而提升其修复能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：标记级比较和序列级比较。标记级比较使用偏好损失函数进行详细的标记级比较，而序列级比较则通过组合代码片段生成新的指令调优样本。

关键创新：最重要的技术创新点在于将比较机制系统性地整合到指令调优中，使得模型能够在细微差异的识别上表现更佳。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常只关注单一版本的代码，而CCT则强调对比分析。

关键设计：在损失函数设计上，采用了标记级偏好损失，以实现细致的比较。此外，序列级比较的样本生成策略通过组合多个代码片段，增强了模型的训练样本多样性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，CCT在HumanEvalFix基准上显著优于传统的指令调优方法，pass@1分数提升最多达到4分。这一结果表明，CCT在多种代码大型语言模型中均能有效提升性能，验证了其广泛适用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括代码自动修复、代码审查工具以及编程教育等。通过提升代码大型语言模型的错误识别和修复能力，可以显著提高软件开发的效率和代码质量，未来可能在智能编程助手等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

We present Code Comparison Tuning (CCT), a simple and effective tuning method for code large language models (Code LLMs) to better handle subtle code errors. Specifically, we integrate the concept of comparison into instruction tuning, both at the token and sequence levels, enabling the model to discern even the slightest deviations in code. To compare the original code with an erroneous version containing manually added code errors, we use token-level preference loss for detailed token-level comparisons. Additionally, we combine code segments to create a new instruction tuning sample for sequence-level comparisons, enhancing the model's bug-fixing capability. Experimental results on the HumanEvalFix benchmark show that CCT surpasses instruction tuning in pass@1 scores by up to 4 points across diverse code LLMs, and extensive analysis demonstrates the effectiveness of our method.