EpiCoder：基于特征树的代码生成框架——提升代码大语言模型的多样性与复杂性

论文地址：http://arxiv.org/abs/2501.04694v1

引言：代码生成领域的挑战与机遇

近年来，大语言模型（LLMs）在代码理解和生成领域展现了巨大的潜力。通过对大规模代码数据进行预训练，这些模型能够生成功能强大的代码片段。然而，现有的代码生成方法主要依赖于代码片段作为种子数据，这些片段在功能性和结构上存在局限性，难以捕捉真实编程场景中复杂的编程构造、模式和交互。

为了解决这些问题，我们提出了EpiCoder，一种基于特征树的代码数据合成框架。该框架通过构建层次化的特征树，捕捉代码元素之间的语义关系，从而生成更具多样性和复杂性的代码数据。

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EpiCoder框架概述

EpiCoder框架的核心在于其基于特征树的代码生成方法，该方法包含以下三个关键步骤：

1. 特征树提取（Feature Tree Extraction）
   
   图1：特征树提取过程

   • 种子数据收集：从The Stack v2等大规模代码数据集中获取种子数据，确保数据的多样性和全面性。
   • 树结构构建：利用强大的大语言模型（如GPT-4o）从种子数据中提取特征，并通过迭代优化生成树结构演示。
   • 特征树提取：使用优化后的树结构演示，指导LLM从原始代码数据中提取树状特征表示，并合并成统一的特征树结构。

2. 特征树进化（Feature Tree