Penelitian terbaru menunjukkan bahwa model WaveCoder Microsoft telah mencapai terobosan signifikan dalam tugas pembuatan kode. Tim peneliti secara efektif menghasilkan data instruksi berkualitas tinggi dan beragam untuk pelatihan model melalui penyesuaian instruksi ekstensif dan memanfaatkan kumpulan data CodeOcean untuk membangun kerangka kerja generator-diskriminator berbasis LLM. Studi ini merinci proses lengkap dari kode asli hingga pelatihan model akhir, memberikan ide dan metode baru untuk meningkatkan kinerja model bahasa besar berbasis kode.
Penelitian terbaru menunjukkan bahwa model Microsoft WaveCoder bekerja dengan baik pada berbagai tugas pengkodean melalui penyesuaian instruksi yang ekstensif. Studi ini memperkenalkan kumpulan data CodeOcean dan mengusulkan kerangka kerja generator-diskriminator berdasarkan LLM untuk menghasilkan beragam data instruksi berkualitas tinggi. Model WaveCoder mengungguli model lain dalam berbagai tugas, membuktikan efisiensinya. Studi ini merinci seluruh proses mulai dari kode asli hingga model terlatih dan menyoroti kontribusi penting dari metode yang diusulkan dalam meningkatkan kinerja kode LLM.
Keberhasilan model WaveCoder membuktikan efektivitas kerangka generator-diskriminator berbasis LLM dan strategi penyetelan instruksi yang ekstensif dalam meningkatkan kinerja model bahasa skala besar dalam kode. Penelitian ini memberikan wawasan berharga untuk peningkatan model pembuatan kode di masa depan dan juga menandai pengembangan lebih lanjut dan penerapan teknologi pembuatan kode.