Feb, 2023

学习性能提高的代码修改

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TL;DR本文探讨了大型语言模型对编写和重构性能更好的代码方面的能力，通过收集大量的程序优化历程以评估和提高大型语言模型的能力，并使用优化器 CODEGEN 推出性能更好的代码以帮助程序员编写有效的代码。
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发现论文，激发创造
  • 迭代还是创新？针对代码优化的问题导向视角

    大语言模型在代码优化方面展示出强大的能力，通过将优化对构建成面向问题的方法，结合不同程序员对同一问题的巧妙思路，实验证明了适应面向问题的优化对能显著提升大语言模型的优化能力，进一步通过模型合并解决性能瓶颈，达到了新的高水平。

    Jun, 2024

  • 利用强化学习和大型语言模型进行代码优化

    提出了一种建立在大型语言模型和强化学习基础上的框架，用于减少代码优化的复杂性并提供更高的效率和可靠性。

    Dec, 2023

  • AI 对您的代码进行优化吗？对比当前大型语言模型与经典优化编译器的研究

    该论文通过比较分析两种先进的大型语言模型（GPT-4.0 和 CodeLlama-70B）与传统优化编译器在代码优化方面的能力和局限性，以及引入了一套挑战性的优化模式基准和用于评估生成代码性能和正确性的自动机制，发现虽然大型语言模型有超越当前优化编译器的潜力，但在大型代码上常常生成不正确的代码，需要自动化验证方法，其中 CodeLlama-70B 在两种大型语言模型中表现最佳，最大加速能达到 2.1 倍，而 CETUS 在优化编译器中表现最佳，最大加速能达到 1.9 倍。同时，两种提示方法（思考链和指令提示）没有显著差异。

    Jun, 2024

  • 大型语言模型是否能编辑？评估其按照编程编辑指令的能力

    通过一个仔细设计的代码编辑任务基准以及结合自然语言指令的训练集，我们评估了几个最先进的大型语言模型，并揭示了现有开源和闭源模型之间的显著差距。同时，我们展示了通过精细调优开源代码语言模型可以显著提高其代码编辑能力。

    Dec, 2023

  • 当您编辑代码时，让代码改变自己的 LLM

    通过介绍一种称为 PIE（Positional Integrity Encoding）的方法，本研究解决了代码生成中的效率和准确性之间的问题，并在不同规模和任务下降低了超过 85% 的计算开销。

    Jul, 2024

  • 性能对齐的 LLM 用于生成高效代码

    通过引入强化学习的方法，将代码 LMM 的输出与性能对齐，提高生成代码的期望加速比，并在一组基准任务中展示了 0.9 至 1.6 倍的串行代码速度提升和 1.9 至 4.5 倍的 OpenMP 代码速度提升。

    Apr, 2024

  • CodeEditorBench: 大型语言模型的代码编辑能力评估

    通过 CodeEditorBench，我们为 LLMs 的代码编辑能力提供了一个可靠的评估平台，其中 19 个 LLMs 的评估结果表明闭源模型（特别是 Gemini-Ultra 和 GPT-4）在 CodeEditorBench 中优于开源模型，并突出了基于问题类型和提示敏感性的模型性能差异。

    Apr, 2024

  • InstructCoder：赋予语言模型在代码编辑中的能力

    本研究使用大型语言模型（LLMs）和 InstructCoder 数据集，探索用户指令下的代码编辑，涵盖评论插入、代码优化和代码重构等多个隐含任务。实验证明，在 InstructCoder 数据集上对开源 LLMs 进行精细调整，能够大多数情况下正确地编辑代码，展现了前所未有的代码编辑性能水平。

    Oct, 2023

  • 基于大型语言模型的多语言代码协同演化

    使用大语言模型（LLMs），将代码更改从一种编程语言翻译成另一种编程语言，通过设计和实现名为 Codeditor 的第一个 LLM，我们发现它在所有常用的自动指标上都大幅超越了现有的方法，并且与现有的生成模型配合使用可以获得更好的性能。

    Jul, 2023

  • DeepCode AI Fix: 用大型语言模型修复安全漏洞

    使用大型语言模型的程序修复任务中，通过降低训练数据量、使用代码剪裁技术及构建全面的代码修复数据集，我们的系统能够在更少的案例中准确匹配人工修复，并显著提升可用模型的性能。

    Feb, 2024