論文の概要: Magicoder: Source Code Is All You Need

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02120v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 18:50:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:04:51.733599
• Title: Magicoder: Source Code Is All You Need
• Title（参考訳）: Magicoder: ソースコードは必要なだけ
• Authors: Yuxiang Wei, Zhe Wang, Jiawei Liu, Yifeng Ding, Lingming Zhang
• Abstract要約: Magicoderは、コードのためのLarge Language Models(LLM)シリーズの完全なオープンソース(コード、重み、データ)を紹介します。 MagicoderモデルはOSS-Instructを使って75Kの合成命令データに基づいて訓練される。 MagicoderとMagicoderSはどちらも、幅広いコーディングベンチマークにおいて、類似またはそれ以上の大きさの最先端のコードモデルよりも大幅に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.464442858932943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Magicoder, a series of fully open-source (code, weights, and data) Large Language Models (LLMs) for code that significantly closes the gap with top code models while having no more than 7B parameters. Magicoder models are trained on 75K synthetic instruction data using OSS-Instruct, a novel approach to enlightening LLMs with open-source code snippets to generate high-quality instruction data for code. Our main motivation is to mitigate the inherent bias of the synthetic data generated by LLMs by empowering them with a wealth of open-source references for the production of more diverse, realistic, and controllable data. The orthogonality of OSS-Instruct and other data generation methods like Evol-Instruct further enables us to build an enhanced MagicoderS. Both Magicoder and MagicoderS substantially outperform state-of-the-art code models with similar or even larger sizes on a wide range of coding benchmarks, including Python text-to-code generation, multilingual coding, and data-science program completion. Notably, MagicoderS-CL-7B based on CodeLlama even surpasses the prominent ChatGPT on HumanEval+ (66.5 vs. 65.9 in pass@1). Overall, OSS-Instruct opens a new direction for low-bias and high-quality instruction tuning using abundant open-source references.
• Abstract（参考訳）: Magicoderは、コードのための、完全なオープンソース(コード、重み、データ)のシリーズで、7Bパラメータを含まないまま、トップコードモデルとのギャップを著しく埋める大規模言語モデル(LLM)を紹介します。 magicoderモデルは、オープンソースコードスニペットでllmを啓蒙し、コードのための高品質な命令データを生成する新しいアプローチであるoss-instructを使用して、75kの合成命令データに基づいてトレーニングされる。 我々の主な動機は、LLMが生み出す合成データの固有のバイアスを軽減し、より多様で現実的で制御可能なデータを生成するために、豊富なオープンソースリファレンスを彼らに与えることである。 OSS-InstructとEvol-Instructのようなデータ生成メソッドの直交性により、さらに拡張されたMagicoderSを構築することができます。 magicoderとmagicodersはどちらも、pythonのテキスト対コード生成、マルチリンガルコーディング、データサイエンスプログラムの補完など、幅広いコーディングベンチマークにおいて、同等またはそれ以上の大きさの最先端のコードモデルを大幅に上回っている。 特に、CodeLlamaをベースとしたMagicoderS-CL-7Bは、HumanEval+の著名なChatGPT(66.5 vs. 65.9 in pass@1)を超えている。 OSS-Instructは、豊富なオープンソース参照を用いた低バイアスかつ高品質な命令チューニングのための新しい方向を開く。

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