PerfRL: A Small Language Model Framework for Efficient Code Optimization

📄 arXiv: 2312.05657v2 📥 PDF

作者: Shukai Duan, Nikos Kanakaris, Xiongye Xiao, Heng Ping, Chenyu Zhou, Nesreen K. Ahmed, Guixiang Ma, Mihai Capota, Theodore L. Willke, Shahin Nazarian, Paul Bogdan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.PL, cs.SE

发布日期: 2023-12-09 (更新: 2025-03-09)

💡 一句话要点

PerfRL：利用小语言模型高效优化代码的强化学习框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码优化 强化学习 小语言模型 CodeT5 RRHF 软件工程 自动化 单元测试

📋 核心要点

  1. 代码优化需要开发人员具备大量的专业知识，但这种能力无法跟上硬件架构和软件环境的快速发展。
  2. PerfRL利用小语言模型和强化学习，通过单元测试等方式让模型在微调阶段从环境中学习反馈。
  3. 实验表明，PerfRL使用更少的训练步骤和更小的模型，在优化质量和速度上与现有技术水平的模型相当甚至更好。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PerfRL的创新框架，旨在解决代码优化问题。该框架利用小语言模型（SLMs）和强化学习（RL）的能力，构建了一个系统，使SLMs能够在微调阶段吸收来自环境的反馈，特别是通过单元测试。与现有模型相比，PerfRL在速度和计算资源使用方面表现出卓越的效率，这归因于其对训练步骤的需求减少以及与SLMs的兼容性。此外，它还大大降低了逻辑和语法错误的风险。为了评估我们的框架，我们使用轻量级大型语言模型（即CodeT5）和一种新的强化学习算法（即RRHF）在PIE数据集上进行了实验。出于评估目的，我们使用了一系列与优化质量和加速相关的评估指标。评估结果表明，与使用更短的训练时间和更小的预训练模型的现有技术模型相比，我们的方法取得了相似或更好的结果。

🔬 方法详解

问题定义：代码优化是一个复杂且耗时的任务，需要大量的专业知识。现有的代码优化方法往往依赖于人工经验或计算成本高昂的大型模型，难以适应快速变化的硬件和软件环境，并且容易引入逻辑和语法错误。

核心思路：PerfRL的核心思路是利用小语言模型（SLMs）的快速适应能力和强化学习（RL）的反馈机制，构建一个能够高效学习和优化代码的系统。通过强化学习，SLMs可以从环境（例如单元测试）中获得反馈，从而不断改进其代码优化策略。

技术框架：PerfRL框架主要包含以下几个阶段：1) 使用小语言模型（如CodeT5）作为代码生成器；2) 利用强化学习算法（如RRHF）训练SLM，使其能够根据环境反馈优化代码；3) 使用单元测试等手段为RL提供奖励信号，引导SLM生成更优的代码。整个框架通过迭代的方式不断提升代码优化效果。

关键创新：PerfRL的关键创新在于将小语言模型与强化学习相结合，实现了一种高效且轻量级的代码优化方法。与传统方法相比，PerfRL不需要大量的人工干预，并且能够快速适应新的硬件和软件环境。此外，使用SLMs降低了计算成本，并减少了逻辑和语法错误的风险。

关键设计：PerfRL使用CodeT5作为基础语言模型，并采用RRHF（未知）作为强化学习算法。奖励函数的设计至关重要，需要综合考虑代码的正确性、性能和可读性。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务和数据集进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，PerfRL在PIE数据集上取得了与现有技术水平的模型相当甚至更好的结果，同时使用了更短的训练时间和更小的预训练模型。这表明PerfRL在代码优化方面具有更高的效率和更低的计算成本。具体性能数据和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

PerfRL具有广泛的应用前景，可以应用于软件开发、编译器优化、嵌入式系统等领域。它可以帮助开发人员自动优化代码，提高软件性能，降低开发成本，并加速软件迭代。未来，PerfRL有望成为一种通用的代码优化工具，推动软件工程领域的进步。

📄 摘要（原文）

Code optimization is a challenging task requiring a substantial level of expertise from developers. Nonetheless, this level of human capacity is not sufficient considering the rapid evolution of new hardware architectures and software environments. In light of this, recent research proposes adopting machine learning and artificial intelligence techniques to automate the code optimization process. In this paper, we introduce PerfRL, an innovative framework designed to tackle the problem of code optimization. Our framework leverages the capabilities of small language models (SLMs) and reinforcement learning (RL), facilitating a system where SLMs can assimilate feedback from their environment during the fine-tuning phase, notably through unit tests. When benchmarked against existing models, PerfRL demonstrates superior efficiency in terms of speed and computational resource usage, attributed to its reduced need for training steps and its compatibility with SLMs. Furthermore, it substantially diminishes the risk of logical and syntactical errors. To evaluate our framework, we conduct experiments on the PIE dataset using a lightweight large language model (i.e., CodeT5) and a new reinforcement learning algorithm, namely RRHF. For evaluation purposes, we use a list of evaluation metrics related to optimization quality and speedup. The evaluation results show that our approach achieves similar or better results compared to state-of-the-art models using shorter training times and smaller pre-trained models.