Les dernières recherches montrent que le modèle WaveCoder de Microsoft a réalisé des avancées significatives dans les tâches de génération de code. L’équipe de recherche a généré efficacement des données d’instruction diversifiées et de haute qualité pour la formation de modèles grâce à un réglage approfondi des instructions et à l’utilisation de l’ensemble de données CodeOcean pour créer un cadre générateur-discriminateur basé sur LLM. Cette étude détaille le processus complet depuis le code original jusqu'à la formation du modèle final, fournissant de nouvelles idées et méthodes pour améliorer les performances des grands modèles de langage basés sur du code.
Les dernières recherches soulignent que le modèle Microsoft WaveCoder fonctionne bien sur différentes tâches de codage grâce à un réglage approfondi des instructions. L'étude présente l'ensemble de données CodeOcean et propose un cadre générateur-discriminateur basé sur LLM pour générer diverses données d'instruction de haute qualité. Le modèle WaveCoder surpasse les autres modèles dans diverses tâches, vérifiant ainsi son efficacité. L'étude détaille l'ensemble du processus, du code original au modèle entraîné, et met en évidence la contribution importante de la méthode proposée dans l'amélioration des performances du code LLM.
Le succès du modèle WaveCoder prouve l'efficacité du cadre générateur-discriminateur basé sur LLM et des stratégies approfondies de réglage des instructions pour améliorer les performances des modèles de langage à grande échelle dans le code. Cette recherche fournit des informations précieuses pour les futures améliorations du modèle de génération de code et annonce également le développement et l’application ultérieurs de la technologie de génération de code.