训练代码生成模型自我调试输出

代码生成——将自然语言描述自动转换为计算机代码——是大语言模型（LLMs）最具前景的应用之一。但随着编程任务复杂度提升，LLMs的出错概率也随之增加。在2024年神经信息处理系统大会（NeurIPS）上发表的论文中，研究者提出了一种新方法，通过同时训练LLMs的调试能力来提升代码生成质量。

方法创新

与传统基于少量样本学习的调试方式不同，该研究采用**监督微调（SFT）和强化学习（RL）**双轨机制。为解决调试训练数据稀缺问题，研究团队利用LLMs生成高质量合成数据：

1. 从现有代码生成数据集中提取自然语言提示
2. 生成多组存在缺陷的代码实现（保留未通过单元测试的样本）
3. 要求LLMs结合错误信息诊断缺陷原因
4. 基于诊断结果生成修正后的代码（仅保留通过测试的版本）

关键技术

• 链式思维推理：要求模型先解释修复思路再生成代码
• 混合奖励函数：结合单元测试结果（离散）与CodeBLEU评分（连续）
• 两阶段训练：SFT确保基础能力，RL优化调试策略

实验结果

在StarCoder-15B、CodeLlama-7B等模型上的测试显示：

• 调试环节使代码通过率（pass@k）最高提升39%
• SFT+RL组合效果优于纯SFT方案
• 基于单元测试的训练效果优于仅使用规范示例

该方案为代码生成模型提供了可扩展的自我优化路径，显著降低了人工调试成本。完整技术细节可参考 NeurIPS 2024 会议论文《Training LLMs to better self-debug and explain code》。
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