Comments as Natural Logic Pivots: Improve Code Generation via Comment Perspective

📄 arXiv: 2404.07549v1 📥 PDF

作者: Yijie Chen, Yijin Liu, Fandong Meng, Yufeng Chen, Jinan Xu, Jie Zhou

分类: cs.CL

发布日期: 2024-04-11

备注: The code is publicly available at https://github.com/pppa2019/Mango

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出MANGO以提升小型代码生成模型的能力

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

关键词: 代码生成 自然语言处理 逻辑推理 对比学习 小型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有代码生成方法依赖于大型语言模型，限制了中小型模型的实际应用效果。
  2. 提出MANGO方法，通过利用代码注释作为自然语言与代码语言之间的逻辑枢纽，提升代码生成能力。
  3. 实验结果显示，MANGO在多个基准测试中显著提高了代码通过率，且鲁棒性优于传统方法。

📝 摘要（中文）

代码生成旨在理解问题描述并生成相应的代码片段，现有方法通常通过提示策略将复杂任务分解为中间步骤。然而，这些方法的有效性高度依赖于先进的大型语言模型（LLMs），如GPT-4，尤其在API调用方面，限制了其实际应用。因此，如何在不显著增加训练成本的情况下提升中小型代码LLMs的代码生成能力成为一个重要挑战。本文提出了MANGO（comMents As Natural loGic pivOts），利用代码注释作为自然语言与代码语言之间的逻辑枢纽，提出了注释对比训练策略和相应的逻辑注释解码策略。实验结果表明，MANGO在HumanEval和MBPP数据集上显著提高了代码通过率，且逻辑注释解码策略的鲁棒性明显高于链式思维提示。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决中小型代码生成模型在理解自然语言描述并生成代码时的能力不足，现有方法依赖于大型语言模型，导致实际应用受限。

核心思路：通过将代码注释视为自然语言与代码语言之间的逻辑枢纽，提出MANGO方法，利用注释对比训练和逻辑注释解码策略来增强代码生成能力。

技术框架：MANGO包括两个主要模块：注释对比训练模块和逻辑注释解码模块。前者通过对比学习提升模型对注释的理解能力，后者则通过逻辑推理生成更符合上下文的代码。

关键创新：MANGO的核心创新在于将代码注释作为逻辑枢纽，显著提高了中小型模型的代码生成能力，区别于传统的依赖大型模型的策略。

关键设计：在训练过程中，采用了特定的损失函数来优化注释对比学习，并设计了适应性解码策略，以提高生成代码的准确性和鲁棒性。实验中使用的模型参数范围为3B到7B，确保了方法的广泛适用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MANGO在HumanEval和MBPP数据集上的代码通过率显著提高，超越了强基线模型，且逻辑注释解码策略的鲁棒性明显优于传统的链式思维提示，展示了其在代码生成任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括软件开发、自动化编程助手和教育工具等。通过提升中小型代码生成模型的能力，MANGO能够帮助开发者更高效地生成代码，降低编程门槛，促进编程教育的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Code generation aims to understand the problem description and generate corresponding code snippets, where existing works generally decompose such complex tasks into intermediate steps by prompting strategies, such as Chain-of-Thought and its variants. While these studies have achieved some success, their effectiveness is highly dependent on the capabilities of advanced Large Language Models (LLMs) such as GPT-4, particularly in terms of API calls, which significantly limits their practical applicability. Consequently, how to enhance the code generation capabilities of small and medium-scale code LLMs without significantly increasing training costs is an appealing challenge. In this paper, we suggest that code comments are the natural logic pivot between natural language and code language and propose using comments to boost the code generation ability of code LLMs. Concretely, we propose MANGO (comMents As Natural loGic pivOts), including a comment contrastive training strategy and a corresponding logical comment decoding strategy. Experiments are performed on HumanEval and MBPP, utilizing StarCoder and WizardCoder as backbone models, and encompassing model parameter sizes between 3B and 7B. The results indicate that MANGO significantly improves the code pass rate based on the strong baselines. Meanwhile, the robustness of the logical comment decoding strategy is notably higher than the Chain-of-thoughts prompting. The code is publicly available at \url{https://github.com/pppa2019/Mango}.