代码摘要、生成、翻译、修复全覆盖... WaveCoder开启代码智能新篇章

主要观点总结

文章介绍了微软亚洲研究院开发的代码大语言模型WaveCoder，该模型使用包含19,915个指令的CodeSeaXDataset数据集进行训练，具有更强的泛化能力。WaveCoder能够处理代码摘要、生成、翻译和修复等多个任务，并在基准测试中表现优异。文章还介绍了WaveCoder的数据合成方法和指令数据生成策略，以及其在未来会如何利用更广泛的数据集实现能力的扩展和增强。

关键观点总结

关键观点1: WaveCoder模型使用CodeSeaXDataset数据集进行训练，包含19,915个指令，涵盖多个代码任务。

WaveCoder能够处理多样化的编程任务，如代码摘要、生成、翻译和修复等。

关键观点2: WaveCoder在多个基准测试中表现优异，包括HumanEval、MBPP和HumanEvalPack等。

WaveCoder的高级版本，如WaveCoder-Pro-6.7B和WaveCoder-Ultra-6.7B，在传统代码生成任务和更复杂的编程挑战中都表现出色。

关键观点3: WaveCoder采用创新型指令数据生成策略，包括初步筛选数据、利用KCenterGreedy聚类方法优化数据集结构，以及基于大语言模型的生成器-判别器框架。

这种策略确保了数据的多样性和质量，使得WaveCoder在多任务学习中展现出卓越的稳定性和可靠性。

关键观点4: WaveCoder在数据合成上进行了创新和优化，并通过数据泄露分析确保了研究结果的可靠性和评估的公正性。

未来，WaveCoder将利用更广泛的数据集实现能力的扩展和增强，涵盖更多编程语言和场景。

文章预览

（本文阅读时间：7分钟） 编者按：代码大语言模型（Code LLMs）作为大语言模型与编程领域结合的产物，可以通过自动生成和补全代码帮助开发者快速实现功能。但目前针对代码大语言模型的指令微调方法主要集中在传统的代码生成任务上，忽略了模型在处理复杂多任务场景中的表现。为此，来自微软亚洲研究院的研究员们开发了 WaveCoder 模型，其使用包含19,915个指令、涵盖4个代码任务的数据集 CodeSeaXDataset 进行训练，在代码摘要、生成、翻译、修复等多个代码任务的基准测试中显著优于其他开源模型，具有更强的泛化能力。近期，WaveCoder也已开源，希望可以成为开发者编程之旅中的得力伙伴！ 大语言模型与编程的结合正在开启编程领域的新篇章。在过去一年中，基于代码生成的大语言模型备受瞩目，代码大语言模型（Code LLMs）不仅能够自动生成 ………………………………