MoTCoder: Elevating Large Language Models with Modular of Thought for Challenging Programming Tasks

📄 arXiv: 2312.15960v5 📥 PDF

作者: Jingyao Li, Pengguang Chen, Bin Xia, Hong Xu, Jiaya Jia

分类: cs.LG, cs.PL, cs.SE

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2025-03-30)

备注: Data: https://huggingface.co/datasets/JingyaoLi/MoTCode-Data,MoTCoder-32B: https://huggingface.co/JingyaoLi/MoTCoder-32B-V1.5,MoTCoder-7B: https://huggingface.co/JingyaoLi/MoTCoder-7B-v1.5,Code: https://github.com/dvlab-research/MoTCoder, Paper: arXiv:2312.15960

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MoTCoder：利用模块化思维提升大语言模型在复杂编程任务中的性能

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

关键词: 大语言模型 代码生成 模块化思维 指令调优 编程任务

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂编程任务中表现不佳，主要原因是其生成代码为单块结构，缺乏模块化，难以应对复杂逻辑。
  2. MoTCoder通过引入模块化思维(MoT)指令调优框架，将复杂任务分解为逻辑子任务和子模块，提升代码的模块化程度。
  3. 实验结果表明，MoTCoder在APPS和CodeContests数据集上分别取得了5.9%和5.8%的pass@1提升，并在自纠错能力上超越了现有最佳方法。

📝 摘要（中文）

大语言模型(LLMs)在处理简单的编程任务时表现出令人印象深刻的能力。然而，当面对更具挑战性的编程问题时，它们的性能往往会下降。我们观察到，传统模型通常将解决方案生成为单一的代码块，限制了它们在解决复杂问题方面的有效性。为了克服这一限制，我们提出了模块化思维编码器(MoTCoder)。我们引入了一个MoT指令调优框架，旨在促进任务分解为逻辑子任务和子模块。我们的研究表明，通过培养和利用子模块，MoTCoder显著提高了生成解决方案的模块化和正确性，从而在APPS上实现了5.9%的pass@1的显著提升，在CodeContests上实现了5.8%的提升。MoTCoder还在自我纠正能力方面取得了显著的进步，超过了当前SOTA 3.3%。此外，我们还提供了问题复杂性与最优模块分解之间的分析，并评估了可维护性指标，证实了MoTCoder生成的代码更容易理解和修改，这有利于长期代码维护和演进。我们的代码可在https://github.com/dvlab-research/MoTCoder获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型在处理复杂的编程任务时，通常生成的是单块代码，缺乏模块化设计。这种方式使得模型难以理解和处理复杂的问题逻辑，导致性能下降，代码可维护性差。因此，需要一种方法来提升大语言模型在复杂编程任务中的性能，并提高生成代码的模块化程度和可维护性。

核心思路：MoTCoder的核心思路是引入模块化思维(Module-of-Thought, MoT)。通过MoT指令调优，模型被训练成能够将复杂的编程任务分解为更小的、逻辑上独立的子任务和子模块。这种分解使得模型能够更好地理解问题的结构，并生成更清晰、更易于维护的代码。

技术框架：MoTCoder的技术框架主要包括两个阶段：MoT指令调优和代码生成。在MoT指令调优阶段，使用专门设计的指令数据集来训练大语言模型，使其学会将复杂任务分解为子任务。在代码生成阶段，模型首先根据输入的问题描述，生成子任务的规划，然后为每个子任务生成相应的代码模块，最后将这些模块组合成完整的解决方案。

关键创新：MoTCoder的关键创新在于引入了模块化思维(MoT)的概念，并将其应用于大语言模型的编程任务中。与传统的单块代码生成方法相比，MoTCoder能够生成更模块化、更易于理解和维护的代码。此外，MoTCoder还通过MoT指令调优，提升了模型在复杂编程任务中的分解和规划能力。

关键设计：MoTCoder的关键设计包括：1) MoT指令数据集的设计，该数据集包含了大量的复杂编程任务及其对应的子任务分解方案；2) 指令调优策略，用于训练模型学会将复杂任务分解为子任务；3) 代码模块组合策略，用于将各个子任务的代码模块组合成完整的解决方案。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

MoTCoder在APPS和CodeContests数据集上分别取得了5.9%和5.8%的pass@1提升，显著优于现有方法。同时，MoTCoder在自纠错能力方面也超越了当前SOTA 3.3%。此外，可维护性指标的评估结果表明，MoTCoder生成的代码更容易理解和修改。

🎯 应用场景

MoTCoder具有广泛的应用前景，可用于自动化代码生成、软件开发辅助、编程教育等领域。它可以帮助程序员更高效地开发高质量的代码，降低软件开发的成本和时间。此外，MoTCoder生成的模块化代码更易于理解和维护，有利于软件的长期演进。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have showcased impressive capabilities in handling straightforward programming tasks. However, their performance tends to falter when confronted with more challenging programming problems. We observe that conventional models often generate solutions as monolithic code blocks, restricting their effectiveness in tackling intricate questions. To overcome this limitation, we present Module-of-Thought Coder (MoTCoder). We introduce a framework for MoT instruction tuning, designed to promote the decomposition of tasks into logical sub-tasks and sub-modules. Our investigations reveal that, through the cultivation and utilization of sub-modules, MoTCoder significantly improves both the modularity and correctness of the generated solutions, leading to substantial pass@1 improvements of 5.9% on APPS and 5.8% on CodeContests. MoTCoder also achieved significant improvements in self-correction capabilities, surpassing the current SOTA by 3.3%. Additionally, we provide an analysis of between problem complexity and optimal module decomposition and evaluate the maintainability index, confirming that the code generated by MoTCoder is easier to understand and modify, which can be beneficial for long-term code maintenance and evolution. Our codes are available at https://github.com/dvlab-research/MoTCoder.