Code Comparison Tuning for Code Large Language Models

本文是LLM系列文章，针对《Code Comparison Tuning for Code Large Language Models》的翻译。

摘要

我们提出了代码比较调整（CCT），这是一种简单有效的代码大型语言模型（Code-LLM）调整方法，可以更好地处理细微的代码错误。具体来说，我们将比较的概念集成到指令调优中，无论是在token级别还是在序列级别，使模型能够识别代码中哪怕是最微小的偏差。为了将原始代码与包含手动添加的代码错误的错误版本进行比较，我们使用token级别偏好丢失进行详细的token级别比较。此外，我们将代码段组合在一起，创建了一个新的指令调优示例，用于序列级比较，增强了模型的错误修复能力。HumanEvalFix基准测试的实验结果表明，CCT在pass@1在不同的代码LLM中得分高达4分，广泛的分析证明了我们方法的有效性。

1 引言

2 方法

3 实