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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）不仅能够自动生成和补全代码，还能修复错误、进行代码优化，无疑以更高的效率给编程领域带来了深远影响。
代码大模型通过在代码数据集上的预训练和针对特定任务的微调，已经能够理解用户的问题并生成相应的解决方案代码。然而，在处理多样化编程任务时，现有的代码大模型仍然存在着难以理解精确、广泛的理解指令，生成的代码质量不佳等问题。为此，微软亚洲研究院的研究员们提出了 WaveCoder，通过指令优化增强代码大语言模型的广泛性和多功能性。
WaveCoder: Widespread And Versatile Enhancement For Code Large Language Models By Instruction Tuning
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2312.14187
GitHub：
https://github.com/microsoft/WaveCoder
为了使模型能够处理复杂的代码任务，研究员们还提出了一套以开源代码为基础的数据合成框架，能够为特定的编程任务生成高质量且多样化的指令数据。通过这一框架，研究员们成功构建了一个全面而多样的编程数据集 CodeSeaXDataset。CodeSeaXDataset 汇集了从开源项目中精选的编程问题及其解决方案，不仅包含多种编程语言，还涵盖了广泛的任务类型。
CodeSeaXDataset 数据集汇集了19,915条经过严格筛选的指令实例，包含编程领域的广泛主题。这个数据集的高质量和多样性为 WaveCoder 在代码摘要、生成、翻译和修复等多个编程任务上的训练提供了坚实的支撑。
表1：CodeSeaXDataset 中各种代码相关任务的详细细节
研究员们认为，高质量、多样的数据是提升机器学习模型性能的核心要素。CodeSeaXDataset 数据集的丰富内容能使 WaveCoder 深入理解多任务场景下的用户指令，从而在各种编程挑战中展现出卓越的性能。此外，该数据集的多样性也促进了模型对不同编程情境的适应能力，使其能够灵活应对各种编程需求。通过这样的数据基础，WaveCoder 能够提高处理不同代码相关指令的准确性和效率。
图1：WaveCoder 的整体流程
为了显式控制数据的多样性和质量，WaveCoder 采用了一种两阶段的指令数据生成策略。首先，研究员们对海量代码数据进行初步筛选，去除掉其中质量不佳的样本，保证代码数据的基本质量。然后，研究员们利用 KCenterGreedy 聚类方法，进一步优化了数据集的结构，保留了代码的多样性，这些实例能够全面覆盖编程语言的各种应用场景，保证了数据集的高效性和实用性。
为了进一步提升数据质量，WaveCoder 还引入了基于大语言模型的生成器-判别器框架。在这一框架中，原始代码片段被输入生成器以生成新的指令数据，再由判别器进行质量评估，保证每一条生成的指令数据都符合高标准的质量要求。生成器和判别器的相互作用，形成了一个动态的数据生成和优化循环，使得数据生成过程能够从正确的示例和错误的示例中学习，从而提升生成数据的质量。
图2：WaveCoder 中基于 LLMs 的生成器-鉴别器框架
通过这种创新的数据生成策略，WaveCoder 在多任务学习中展现出了卓越的稳定性和可靠性。无论是代码摘要、生成、翻译还是修复任务，模型都能够提供准确、高效的解决方案。
在一系列代码相关的基准测试，如 HumanEval、MBPP 和 HumanEvalPack 中，WaveCoder 都表现出其在多任务编程场景中的巨大潜力和卓越性能。这些测试是评估编程语言处理模型能力的重要标准，涵盖了代码生成、理解和修复等多个方面。
特别是 WaveCoder 的两个高级版本，WaveCoder-Pro-6.7B 和 WaveCoder-Ultra-6.7B，在这些基准测试中的多个代码相关任务上均取得了显著的成果。它们不仅在传统的代码生成任务上表现出色，还在更复杂的编程挑战中，如代码摘要和修复任务，也有极高的准确性和效率。WaveCoder 在数据合成上的创新和优化，是获得这些优异表现的关键。
表2：WaveCoder 在代码生成基准 HumanEval 和 MBPP 上的表现
表3：WaveCoder 在代码修复基准 HumanEvalFix（左）和代码总结任务 HumanEvalExplain （右）上的表现
此外，在数据科学相关的代码评测基准 DS-1000 中，WaveCoder 在一众超级大模型对比中也能表现得比较出色，这说明了开源代码在数据合成中的潜力。
表4：DS-1000 Arena Leaderboard
在探究 WaveCoder 性能的多维度影响因素时，为了确保研究结果的可靠性与评估的公正性，研究员们还对所使用的数据集进行了数据泄露分析。这一过程包括了对数据集的全面审查，以识别并解决任何可能影响评估结果的潜在问题。通过这种方法，研究员们排除了数据泄露对研究结论的干扰，可以确保研究的严谨性和结论的有效性。
图3：数据泄露分析
WaveCoder 在未来会利用更广泛的数据集进一步实现能力的扩展和增强。这些数据集将涵盖更多的编程语言、框架和库，以及更多样化的编程场景和问题，从而使 WaveCoder 能够更好地理解和适应不同的编程需求。
WaveCoder 解锁了编程领域的新潜能，也开启了代码智能的新篇章。通过提供更加智能的编程辅助，WaveCoder 将可以在有效提高开发者工作效率的同时，激发开发者的创造力，帮助他们构建更加创新、复杂的软件系统。微软亚洲研究院的研究员们将不断探索新的算法和技术，为编程语言处理技术的探索和创新持续贡献力量。
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