Semi-Instruct: Bridging Natural-Instruct and Self-Instruct for Code Large Language Models

Concepts de base

Semi-Instruct bridges the gap between Natural-Instruct and Self-Instruct to improve code Large Language Models by converting diverse but improper codes into proper instruction-code pairs.

Résumé

• Introduction
  • Program synthesis aims to generate code snippets from natural language descriptions.
  • Coding ability correlates with large language model performance.
• Natural-Instruct (NI)
  • Collects human-written data from code-related platforms.
  • Diverse and correct codes but lacks instruction-code pairs.
• Self-Instruct (SI)
  • Automatically generates instruction-code pairs with proper format.
  • Low diversity and uncertain correctness of codes.
• Semi-Instruct (SemI)
  • Converts diverse but improper codes from NI into proper instruction-code pairs.
  • Validates correctness by executing original codes on test cases.
  • Retains diverse and correct instruction-code pairs for tuning.
• Experiments
  • SemI significantly outperforms NI and SI.
  • Performance improves with data scale increase.

Stats

Instruction tuning plays a pivotal role in Code Large Language Models.
Natural-Instruct includes diverse and correct codes but lacks instruction-code pairs.
Self-Instruct automatically generates proper paired data but suffers from low diversity.
Semi-Instruct converts diverse but improper codes into proper instruction-code pairs.
Experiments show that semi-instruct is significantly better than natural-instruct and self-instruct.

Citations

"Semi-Instruct bridges the gap between Natural-Instruct and Self-Instruct to improve code Large Language Models."
"Experiments show that semi-instruct is significantly better than natural-instruct and self-instruct."

Idées clés tirées de

Semi-Instruct

by Xianzhen Luo... à arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00338.pdf

Questions plus approfondies

질문 1

자연어 지시의 한계를 극복하여 코드 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 방법은 무엇인가요?
자연어 지시의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

데이터 정제: 자연어 지시 데이터에서 불필요한 요소를 제거하고 올바른 형식으로 변환하여 모델이 이해하기 쉽도록 합니다.
정확한 지시 생성: 모델이 이해하기 쉬운 명확하고 간결한 지시를 생성하도록 지시 생성 프로세스를 최적화합니다.
테스트 케이스 활용: 생성된 코드의 정확성을 검증하기 위해 테스트 케이스를 활용하여 모델이 올바른 코드를 생성하도록 유도합니다.
다양성 확보: 다양한 유형의 코드 및 지시를 포함하여 모델이 다양한 상황에 대응할 수 있도록 합니다.

질문 2

지시 튜닝에 있어서 Self-Instruct에만 의존하는 것의 잠재적인 단점은 무엇인가요?
Self-Instruct에만 의존하는 것의 잠재적인 단점은 다음과 같습니다:

다양성 부족: Self-Instruct는 중복된 데이터를 생성하고 다양성이 부족할 수 있습니다.
정확성 보장의 어려움: 생성된 코드의 정확성을 보장하기 어려울 수 있으며, 모델이 올바른 코드를 생성하는지 확신할 수 없습니다.
성능 안정성: Self-Instruct에만 의존할 경우 데이터의 양이 증가함에 따라 성능이 불안정해질 수 있습니다.

질문 3

코드 합성 및 언어 모델 이외의 다른 영역에 Semi-Instruct 개념을 적용하는 방법은 무엇인가요?
Semi-Instruct 개념은 코드 합성 및 언어 모델 외에도 다양한 영역에 적용될 수 있습니다:

자연어 처리: 텍스트 생성 모델에서 지시와 관련된 데이터를 활용하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
의료 분야: 의료 데이터를 활용하여 모델이 질병 진단이나 치료 방법을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
금융 분야: 금융 데이터를 활용하여 모델이 투자 전략을 개발하거나 금융 거래를 예측하는 데 활용될 수 있습니다.
자율 주행 자동차: 센서 데이터와 지시를 결합하여 자율 주행 자동차의 운전 및 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다.