北大与字节跳动合作研发的代码优化生成平台 CodeDPO

CodeDPO指的是什么？

北京大学与字节跳动联合开发了名为CodeDPO的代码生成改进框架，旨在增强代码模型在准确性与性能方面的表现。该框架采用自动生成和验证的方式，并行构建及评估代码及其对应的测试用例，利用PageRank算法循环更新各代码片段的重要性排名，从而创建一个以准确性和效率为导向优化的数据集。CodeDPO无需借助外部资源即可运作，能够灵活且可扩展地生成多样化偏好的优化数据集，为实际复杂环境中的代码模型改进奠定了稳固的基础。

CodeDPO的核心特性

• 增强代码的精确性通过采用自我验证的方法来保障所创建的代码能精确地解决遇到的问题。
• 提升代码性能该结构注重提升程序的执行速度，在保证代码准确无误的同时，也追求高效运行。
• 喜好组合学习通过在代码模型的训练过程中整合偏好学习，使得模型能够更有效地区别并优选正确的解决策略而非错误的方案。
• 从创建到验证的过程在编写代码的同时创建相应的测试案例，并利用这些测试案例来检验代码的功能是否准确无误。
• 构建数据集合构建一个旨在提升准确度与性能的代码优选数据库，用以训练及改进编码模型。
• 降低对外部资源的依赖程度无需借助外源，自主创建及检验代码与测试案例，从而减少对优质测试资料的依赖。

CodeDPO的核心技术机制

• 从创建与校验系统说起根据生成的代码及其相应的测试示例，运行这些测试以确认代码的功能准确性，并据此建立数据集合。
• 受PageRank算法启发的方法采用类似于PageRank的技术来循环调整代码段落的质量评分，这些评分反映的是代码在测试中的表现情况，从而衡量其准确性。
• 准确性提升在经过自我验证的流程后，可以甄别出更为准确的代码段落，这些段落在更多测试实例中表现出了可靠性。
• 提升效能经过正确性优化后，表现出色的代码段所通过的测试案例被归类为“可靠测试集合”，用于评价代码运行效率。
• 训练模型通过采用Direct Preference Optimization (DPO)等技术，并利用旨在同时改进准确度和性能的训练数据集对代码模型进行训练，可以增强这些模型在上述两方面的能力。

CodeDPO项目的网址

• 关于arXiv的技术文章这篇论文可以在如下链接中找到：https://arxiv.org/pdf/2410.05605，它提供了深入的研究内容。

CodeDPO的使用情境

• 自动化的软件构建过程利用生成的代码可以直接集成到自动化的软件开发过程中，从而大幅降低人工编写代码的需求。
• 编程助手工具作为集成开发环境（IDE）中的一个插件，它协助开发者迅速创建代码片段，从而提升编程工作效率。
• 教育与求知在计算机教学过程中，帮助学生掌握编程语言及算法知识，并通过提供实例代码来增强他们的理解和应用能力。
• 确保程序编码的高标准于持续集成与持续部署（CI/CD）的实践中，它被用来创建测试样例，以辅助识别编码中的瑕疵，并增强软件的质量水平。
• 代码的精进与重组辅助发现效率低下或多余的代码部分，并提供改进策略，以达成代码重构及性能增强的目标。