論文の概要: WaveCoder: Widespread And Versatile Enhancement For Code Large Language Models By Instruction Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14187v5
• Date: Fri, 7 Jun 2024 07:46:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 20:27:03.010619
• Title: WaveCoder: Widespread And Versatile Enhancement For Code Large Language Models By Instruction Tuning
• Title（参考訳）: WaveCoder: インストラクションチューニングによる大規模言語モデルの広範化とVersatile拡張
• Authors: Zhaojian Yu, Xin Zhang, Ning Shang, Yangyu Huang, Can Xu, Yishujie Zhao, Wenxiang Hu, Qiufeng Yin,
• Abstract要約: We present WaveCoder, a series of Code LLMs training with Widespread And Versatile Enhanced instruction data。 複雑なコード関連タスクに対処するために,オープンソースのコードデータセットから多種多様な高品質の命令データを安定して生成する手法を提案する。 実験により、WaveCoderモデルは、異なるコード関連タスク間の一般化能力において、他のオープンソースモデルよりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.44573249705913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work demonstrates that, after instruction tuning, Code Large Language Models (Code LLMs) can obtain impressive capabilities to address a wide range of code-related tasks. However, current instruction tuning methods for Code LLMs mainly focus on the traditional code generation task, resulting in poor performance in complex multi-task scenarios. In this paper, we concentrate on multiple code-related tasks and present WaveCoder, a series of Code LLMs trained with Widespread And Versatile Enhanced instruction data. To enable the models to tackle complex code-related tasks, we propose a method to stably generate diverse, high-quality instruction data from open source code dataset in multi-task scenarios and obtain CodeSeaXDataset, a dataset comprising 19,915 instruction instances across 4 code-related tasks, which is aimed at improving the generalization ability of Code LLM. Our experiments demonstrate that WaveCoder models significantly outperform other open-source models in terms of the generalization ability across different code-related tasks. Moreover, WaveCoder-Ultra-6.7B presents the state-of-the-art generalization abilities on a wide range of code-related tasks.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、インストラクションチューニングの後、コード大言語モデル(Code Large Language Models, Code LLM)が、幅広いコード関連のタスクに対処する印象的な能力を得ることができることを実証している。 しかし、現在のコードLLMの命令チューニング手法は、主に従来のコード生成タスクに重点を置いており、複雑なマルチタスクシナリオでは性能が劣る。 本稿では、複数のコード関連タスクに集中し、Widespread and Versatile Enhancedインストラクションデータでトレーニングされた一連のコードLLMであるWaveCoderを提示する。 複雑なコード関連タスクに対処するために,マルチタスクシナリオにおいて,オープンソースコードデータセットから多種多様な高品質の命令データを安定して生成する手法を提案し,コードLLMの一般化能力の向上を目的とした4つのコード関連タスクにまたがる19,915の命令インスタンスからなるデータセットであるCodeSeaXDatasetを得る。 実験により、WaveCoderモデルは、異なるコード関連タスク間の一般化能力において、他のオープンソースモデルよりも大幅に優れていることが示された。 さらにWaveCoder-Ultra-6.7Bは、幅広いコード関連タスクに対して最先端の一般化能力を示す。

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