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

Core Concepts

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.

Abstract

"Semi-Instruct" proposes a method to address the limitations of Natural-Instruct (NI) and Self-Instruct (SI) in collecting data for code Large Language Models. NI provides diverse but improper codes, while SI generates proper codes but lacks diversity. By combining the strengths of both approaches, Semi-Instruct converts diverse NI codes into proper instruction-code pairs similar to SI. The correctness of generated codes is validated through test cases executed on original NI codes. Experiments show that Semi-Instruct outperforms both NI and SI, with performance improving as data scale increases.

Stats

Instruction tuning plays a pivotal role in Code Large Language Models.
Two dominant paradigms for collecting tuning data are natural-instruct (human-written) and self-instruct.
Experiments show that semi-instruct is significantly better than natural-instruct and self-instruct.
Combining the data from SI and SemI outperforms SI alone by an average of 3% on p@1.

Quotes

"In contrast, self-instruct automatically generates proper paired data."
"Some approaches attempt to validate code by generating test cases consisting of inputs and outputs."

Key Insights Distilled From

Semi-Instruct

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

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

Deeper Inquiries

質問1

セミインストラクトをさらに最適化して、コード大規模言語モデルのパフォーマンスを向上させる方法は何ですか？
回答1：
セミインストラクトの性能を向上させるために、以下の方法が考えられます。

テストケースの生成プロセスを改善し、より正確なテストケースを構築することで、生成されたコードの品質と正確性を向上させる。
インストラクションとリファインドコード間の関連性や一貫性を強化するために、より高度な自然言語処理技術や文脈理解アルゴリズムを導入する。

質問2

異なる種類のトレーニングデータを組み合わせる際に生じる可能性がある挑戦やバイアスは何ですか？
回答2：
異なる種類のトレーニングデータ（例：自然言語から生成されたものと人工的に作成されたもの）を組み合わせて使用する場合、次のような挑戦やバイアスが発生する可能性があります。

データ品質および整合性：異なるデータソースから取得したデータは互いに矛盾した情報や不整合が含まれている可能性があります。これらの相反点や整合しない部分はモデル学習時に混乱を招く可能性があります。
バイアス導入：特定タイプまたは出典から取得したデータ量が他方よりも多い場合、その傾向や特徴が学習中に偏った結果として現れてしまう恐れがあります。

質問3

訓練データ収集で異なるパラダイム（paradigms）間で架け橋という概念は、プログラミング以外でもどんな分野で応用できますか？
回答3：
訓練データ収集時に異なるパラダイム間で架け橋（bridging different paradigms in training data collection）という概念はプログラミング以外でも広く応用可能です。例えば以下の分野で活用されています：

医療領域：臨床医学情報から抽出した医療記録テキストと画像診断結果等から得られた画像情報（MRI, CT等） を組み合わせてAI医師支援システム開発
経済・金融業界：株価チャート解析テキスト情報 および 数値指標 両方利用して市場動向予測AI開発
この手法では複数種類・形式 の情報源 を使って AI/ML モデル の精度 向上及び 汎化能力 強化 を目指します。