InstructCoder: Anleitung zur Optimierung großer Sprachmodelle für die Codebearbeitung

Temel Kavramlar

Große Sprachmodelle können durch Anleitungstuning mit InstructCoder signifikante Verbesserungen in der Genauigkeit der Codebearbeitung erzielen.

Özet

Abstract:

Automatische Codebearbeitung ist unterentwickelt aufgrund von Datenknappheit.
InstructCoder bietet Anleitungstuning für allgemeine Codebearbeitungsaufgaben.
Open-Source LLMs zeigen verbesserte Codebearbeitungsleistung nach Feinabstimmung mit InstructCoder.
Einführung:

Entwickler verbringen viel Zeit mit Codebearbeitung.
Automatisierte Codebearbeitungstools könnten die Produktivität steigern.
InstructCoder bietet eine Vielzahl von Codebearbeitungsaufgaben.
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Codegenerierung ist ein intensiv erforschtes Gebiet.
EditEval: Evaluierung von Codebearbeitungsmodellen:

Codebearbeitung erfordert Verständnis des Kontexts und der Anweisungen.
Modelle zeigen unterschiedliche Genauigkeiten bei der Codebearbeitung.
InstructCoder: Anleitungstuning stärkt die Codebearbeitung:

InstructCoder bietet eine Vielzahl von Codebearbeitungsaufgaben.
LLMs zeigen verbesserte Codebearbeitungsleistung nach Feinabstimmung mit InstructCoder.

İstatistikler

In diesem Werk wurden über 114.000 Anweisungs-Ein-Ausgabe-Triplets gesammelt.
Open-Source LLMs, die mit InstructCoder feinabgestimmt wurden, zeigen eine signifikante Verbesserung der Genauigkeit der Codebearbeitung.

Alıntılar

"InstructCoder bietet Anleitungstuning für allgemeine Codebearbeitungsaufgaben."
"LLMs zeigen verbesserte Codebearbeitungsleistung nach Feinabstimmung mit InstructCoder."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

InstructCoder

by Kaixin Li,Qi... : arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.20329.pdf

Daha Derin Sorular

Wie könnte die Integration von maschinengenerierten Daten die Effektivität von InstructCoder weiter verbessern?

Die Integration von maschinengenerierten Daten könnte die Effektivität von InstructCoder auf verschiedene Weisen verbessern. Zunächst einmal könnten maschinengenerierte Daten eine breitere Vielfalt an Code-Editierungszenarien und -aufgaben abdecken, die möglicherweise in realen GitHub-Commits nicht so häufig vorkommen. Dies würde die Diversität und Relevanz der Daten erhöhen und den Modellen helfen, ein breiteres Spektrum an Code-Editierungsaufgaben zu bewältigen. Darüber hinaus könnten maschinengenerierte Daten dazu beitragen, den Trainingsprozess effizienter zu gestalten, da sie in großen Mengen generiert werden können, was die Skalierbarkeit des Trainings verbessert. Durch die Integration von maschinengenerierten Daten könnte InstructCoder auch spezifische Nischenbereiche abdecken, die in den realen Daten möglicherweise unterrepräsentiert sind, was zu einer umfassenderen und vielseitigeren Datensammlung führen würde.

Wie könnte die Erweiterung von InstructCoder auf andere Programmiersprachen haben?

Die Erweiterung von InstructCoder auf andere Programmiersprachen könnte zu einer breiteren Anwendbarkeit und Relevanz der Datensammlung führen. Durch die Einbeziehung von anderen Programmiersprachen wie Java, C++, JavaScript usw. könnte InstructCoder die Entwicklung von Code-Editierungsmodellen fördern, die in verschiedenen Sprachumgebungen eingesetzt werden können. Dies würde die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Modelle erhöhen und Entwicklern helfen, Code-Editierungsaufgaben in verschiedenen Sprachen effizient zu bewältigen. Darüber hinaus könnte die Erweiterung auf andere Programmiersprachen dazu beitragen, spezifische Herausforderungen und Anforderungen in verschiedenen Entwicklungsdomänen anzugehen, was zu einer umfassenderen und vielseitigeren Datensammlung führen würde.

Wie könnte die Verwendung von InstructCoder die Entwicklung von leistungsstärkeren Codierungsmodellen vorantreiben?

Die Verwendung von InstructCoder könnte die Entwicklung von leistungsstärkeren Codierungsmodellen vorantreiben, indem sie hochwertige und vielfältige Trainingsdaten bereitstellt, die speziell auf Code-Editierungsaufgaben zugeschnitten sind. Durch die Feinabstimmung von Sprachmodellen mit InstructCoder können die Modelle eine bessere Code-Editierungsleistung erzielen, da sie auf eine Vielzahl von Code-Editierungsszenarien und -aufgaben vorbereitet sind. Dies kann zu einer verbesserten Genauigkeit, Effizienz und Vielseitigkeit der Modelle führen, was letztendlich die Produktivität von Entwicklern steigern und die Qualität der Code-Editierungsaufgaben verbessern würde. Darüber hinaus könnte die Verwendung von InstructCoder als Benchmark dazu beitragen, den Fortschritt und die Leistungsfähigkeit von Codierungsmodellen im Laufe der Zeit zu verfolgen und zu bewerten.