最新研究表明，微软的WaveCoder模型在代码生成任务上取得了显着突破。研究团队通过广泛的指令微调，并利用CodeOcean数据集构建基于LLM的生成器-鉴别器框架，有效地生成了高质量且多样化的指令数据用于模型训练。该研究详细阐述了从原始代码到最终模型训练的完整流程，为提升代码大型语言模型的性能提供了新的思路和方法。
最新研究指出，微软WaveCoder模型通过广泛指令调优，在不同代码任务上表现出色。研究引入CodeOcean数据集，提出基于LLM的生成器-鉴别器框架，生成多样高质量指令数据。 WaveCoder模型在各任务上优于其他模型，验证了其高效性。研究详细介绍了整个从原始代码到训练模型的流程，并突出了提出方法在提高代码LLM性能方面的重要贡献。
WaveCoder模型的成功，证明了基于LLM的生成器-鉴别器框架和广泛指令调优策略在提升代码大型语言模型性能方面的有效性。这项研究为未来代码生成模型的改进提供了valuable insights，也预示着代码生成技术的进一步发展和应用。