Последние исследования показывают, что модель Microsoft WaveCoder позволила добиться значительных прорывов в задачах генерации кода. Исследовательская группа эффективно генерировала высококачественные и разнообразные данные инструкций для обучения моделей посредством обширной точной настройки инструкций и использования набора данных CodeOcean для создания структуры генератора-дискриминатора на основе LLM. В этом исследовании подробно описан весь процесс от исходного кода до окончательного обучения модели, а также представлены новые идеи и методы для повышения производительности моделей большого языка на основе кода.
Последние исследования показывают, что модель Microsoft WaveCoder хорошо справляется с различными задачами кодирования благодаря обширной настройке инструкций. В исследовании представлен набор данных CodeOcean и предложена структура генератора-дискриминатора на основе LLM для генерации разнообразных высококачественных данных инструкций. Модель WaveCoder превосходит другие модели в различных задачах, подтверждая свою эффективность. В исследовании подробно описан весь процесс от исходного кода до обученной модели и подчеркивается важный вклад предлагаемого метода в улучшение производительности кода LLM.
Успех модели WaveCoder доказывает эффективность основанной на LLM структуры генератора-дискриминатора и обширных стратегий настройки инструкций для повышения производительности крупномасштабных языковых моделей в коде. Это исследование дает ценную информацию для будущих улучшений модели генерации кода, а также предвещает дальнейшее развитие и применение технологии генерации кода.