Conceptos Básicos
MPLSandbox 是一個開源的多程式語言沙盒,旨在為大型語言模型提供統一的編譯器回饋和全面的程式碼分析,從而提高程式碼生成質量並簡化研究人員的工作流程。
簡介
本文介紹 MPLSandbox,這是一個開源的多程式語言沙盒,旨在為大型語言模型 (LLM) 提供統一的編譯器回饋和全面的程式碼分析。MPLSandbox 旨在解決現有沙盒工具的局限性,這些工具通常僅支援單一程式語言,並且難以整合到 LLM 的訓練和部署過程中。
MPLSandbox 的架構
MPLSandbox 由三個核心模組組成:
**多程式語言沙盒環境:**提供統一的編譯器回饋,方法是在隔離的子沙盒中編譯和執行程式碼,確保安全性和穩定性。
**程式碼分析模組:**整合傳統和基於 LLM 的程式碼分析工具,提供對生成程式碼的全面分析,包括程式碼異味、模糊測試和執行效率。
**資訊整合模組:**整合編譯回饋和各種分析結果,以完成一系列複雜的程式碼相關任務,例如程式碼優化、單元測試生成和錯誤修復。
MPLSandbox 的功能
MPLSandbox 具有以下特點:
**安全性和穩定性:**通過在隔離的子沙盒中執行程式碼來確保安全性和穩定性。
**多程式語言支援:**支援多種程式語言,並可以自動識別程式碼的程式語言。
**可用性和可擴展性:**整合多種分析工具,並允許使用者輕鬆整合自己的工具。
**分佈式架構:**設計用於分佈式部署,可在大型訓練場景中提高效率。
MPLSandbox 的應用
MPLSandbox 可用於以下應用場景:
**作為推理時的驗證器:**驗證 LLM 生成的程式碼的正確性。
**為強化學習提供編譯器回饋:**使用編譯器回饋作為監督訊號來優化 LLM。
**為自我修正和程式碼優化提供程式碼分析:**使用分析工具的結果來修正錯誤並改進 LLM 生成的程式碼。
結論
MPLSandbox 是第一個提供多程式語言沙盒的工具,它簡化了在程式碼任務中使用 LLM 的複雜性,並為改進 LLM 提供了機會。
Estadísticas
分類器的程式碼分類錯誤率低於 0.1%。
在 Pass@10 設定下,模型的效能顯著優於 Pass@1 設定。
使用 MPLSandbox 進行自我修正後,GPT-4o 解決更多程式設計問題,並產生包含更多註釋的程式碼。