Las últimas investigaciones muestran que el modelo WaveCoder de Microsoft ha logrado avances significativos en las tareas de generación de código. El equipo de investigación generó eficazmente datos de instrucción diversos y de alta calidad para el entrenamiento de modelos mediante un amplio ajuste de la instrucción y el uso del conjunto de datos de CodeOcean para construir un marco generador-discriminador basado en LLM. Este estudio detalla el proceso completo desde el código original hasta el entrenamiento del modelo final, proporcionando nuevas ideas y métodos para mejorar el rendimiento de modelos de lenguaje grandes basados en código.
Las últimas investigaciones señalan que el modelo Microsoft WaveCoder funciona bien en diferentes tareas de codificación mediante un amplio ajuste de instrucciones. El estudio presenta el conjunto de datos CodeOcean y propone un marco generador-discriminador basado en LLM para generar diversos datos de instrucción de alta calidad. El modelo WaveCoder supera a otros modelos en diversas tareas, comprobando su eficiencia. El estudio detalla todo el proceso desde el código original hasta el modelo entrenado y destaca la importante contribución del método propuesto para mejorar el rendimiento del LLM del código.
El éxito del modelo WaveCoder demuestra la eficacia del marco generador-discriminador basado en LLM y las extensas estrategias de ajuste de instrucciones para mejorar el rendimiento de modelos de lenguaje a gran escala en código. Esta investigación proporciona información valiosa para futuras mejoras del modelo de generación de código y también presagia un mayor desarrollo y aplicación de la tecnología de generación de código.