論文の概要: OpenCodeInstruct: A Large-scale Instruction Tuning Dataset for Code LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04030v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 02:52:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 06:37:41.543084
• Title: OpenCodeInstruct: A Large-scale Instruction Tuning Dataset for Code LLMs
• Title（参考訳）: OpenCode Instruct: コードLLMのための大規模インストラクションチューニングデータセット
• Authors: Wasi Uddin Ahmad, Aleksander Ficek, Mehrzad Samadi, Jocelyn Huang, Vahid Noroozi, Somshubra Majumdar, Boris Ginsburg,
• Abstract要約: 我々は,500万の多様なサンプルからなる最大オープンアクセス命令チューニングデータセットであるOpenCodeInstructを紹介した。 各サンプルには、プログラミング質問、ソリューション、テストケース、実行フィードバック、LLM生成の品質評価が含まれている。 LLaMAやQwenなど,さまざまなベースモデルを,データセットを使用して複数のスケール(1B+,3B+,7B+)にわたって微調整します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.68905180014956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have transformed software development by enabling code generation, automated debugging, and complex reasoning. However, their continued advancement is constrained by the scarcity of high-quality, publicly available supervised fine-tuning (SFT) datasets tailored for coding tasks. To bridge this gap, we introduce OpenCodeInstruct, the largest open-access instruction tuning dataset, comprising 5 million diverse samples. Each sample includes a programming question, solution, test cases, execution feedback, and LLM-generated quality assessments. We fine-tune various base models, including LLaMA and Qwen, across multiple scales (1B+, 3B+, and 7B+) using our dataset. Comprehensive evaluations on popular benchmarks (HumanEval, MBPP, LiveCodeBench, and BigCodeBench) demonstrate substantial performance improvements achieved by SFT with OpenCodeInstruct. We also present a detailed methodology encompassing seed data curation, synthetic instruction and solution generation, and filtering.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、自動デバッグ、複雑な推論を可能にすることで、ソフトウェア開発を変革した。 しかし、その継続的な進歩は、コーディングタスクに適した高品質で一般公開されている微調整(SFT)データセットの不足に制約されている。 このギャップを埋めるために、500万の多様なサンプルからなるオープンアクセスインストラクションチューニングデータセットであるOpenCodeInstructを紹介します。 各サンプルには、プログラミング質問、ソリューション、テストケース、実行フィードバック、LLM生成の品質評価が含まれている。 LLaMAやQwenなど,さまざまなベースモデルを,データセットを使用して複数のスケール(1B+,3B+,7B+)にわたって微調整します。 一般的なベンチマーク(HumanEval、MBPP、LiveCodeBench、BigCodeBench)に関する総合的な評価は、OpenCodeInstructによるSFTによる大幅なパフォーマンス改善を示している。 また、シードデータキュレーション、合成命令およびソリューション生成、フィルタリングを含む詳細な方法論を提案する。

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