최신 연구에 따르면 Microsoft의 WaveCoder 모델은 코드 생성 작업에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 연구팀은 광범위한 명령어 미세 조정과 CodeOcean 데이터 세트를 사용하여 LLM 기반 생성자-판별자 프레임워크를 구축함으로써 모델 훈련을 위한 고품질의 다양한 명령어 데이터를 효과적으로 생성했습니다. 본 연구는 원본 코드부터 최종 모델 훈련까지의 전체 프로세스를 자세히 설명하여 코드 기반 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키기 위한 새로운 아이디어와 방법을 제공합니다.
최신 연구에 따르면 Microsoft WaveCoder 모델은 광범위한 명령 조정을 통해 다양한 코딩 작업에서 우수한 성능을 발휘합니다. 본 연구에서는 CodeOcean 데이터 세트를 소개하고 다양한 고품질 명령어 데이터를 생성하기 위한 LLM 기반의 생성자-판별기 프레임워크를 제안합니다. WaveCoder 모델은 다양한 작업에서 다른 모델보다 성능이 뛰어나며 효율성이 검증되었습니다. 이 연구는 원본 코드에서 훈련된 모델까지의 전체 프로세스를 자세히 설명하고 코드 LLM 성능을 향상시키는 데 제안된 방법의 중요한 기여를 강조합니다.
WaveCoder 모델의 성공은 코드에서 대규모 언어 모델의 성능을 향상시키는 데 있어 LLM 기반 생성기-판별기 프레임워크와 광범위한 명령어 조정 전략의 효율성을 입증합니다. 이 연구는 향후 코드 생성 모델 개선에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 코드 생성 기술의 추가 개발 및 적용을 예고합니다.