利用对最近的大型语言模型进行了代码测试的详尽分析，本研究展示了这些模型的一系列有趣性质，并展示了如何改进大型语言模型的程序测试能力，通过利用生成的测试用例来提高合成程序的质量，相较于 GPT-3.5-turbo 和最新的最先进技术，我们的方法在 HumanEval + 上的代码通过率分别提高了 11.77% 和 4.22%。

Oct, 2023

使用人工评估的大规模多语言代码生成基准，填补了在多语言代码生成领域中评估自然语言泛化能力的空白。

Feb, 2024

LLMs 和基于学习的转译器在自动代码转换任务中取得了显著的性能提升，但当前仍存在一些准确性问题和资源限制。本研究发现，大部分失败源于对源程序的理解不足、在转换中缺少清晰的 I/O 类型指令以及源程序与目标程序之间的差异被忽略。鉴于以上研究结果，我们提出了 UniTrans，一个适用于多种 LLMs 的统一代码转换框架，通过生成测试用例、自动增强转换并验证正确性的执行过程，进一步修复转换错误。在 Python、Java 和 C++ 之间的六个转换数据集上进行了大量实验，三个最近的 LLMs 通过 UniTrans 实现了大幅度的改进。

Apr, 2024

提出了一种名为 CodeT5 + 的编译器 - 解码器语言模型，具有灵活的组件模块和多样化的预训练任务，能够在不同的代码相关基准测试中取得最先进的结果，特别是在针对人类评估的代码生成任务中。

May, 2023

通过知识融合技术将结构和规模不同的源语言模型（LLM）融合为具有相同结构和大小的目标 LLM，从而实现对聊天 LLM 的融合，该方法在聊天领域中的实验结果表明其在多个尺度上优于其他聊天 LLM 模型，并可达到类似于 Mixtral-8x7B-Instruct 的性能水平。

Feb, 2024

本文提出了新的基准测试，包括 MBXP，Multilingual HumanEval 和 MathQA-X，以测试多语言环境下代码生成模型的性能，并发现了多语言模型的优势，以及通过 few-shot prompting 实现对模型新语言的教学能力和在单语言环境下的 zero-shot translation 能力。同时，作者还利用其代码生成模型在多种语言上实现了大规模引导过程，产生了其他与代码相关的评估任务中使用的合成规范解决方案。

Oct, 2022

代码翻译的大语言模型综合评估以及通过策略组合和正则表达式提取源代码的研究结果揭示了代码翻译的实际性能和未来研究方向。

Mar, 2024

PolyLM 是一个多语言大型语言模型，经过课程学习和自我指导方法的预训练，可以在多种不同语言的多语言理解、问答、生成和翻译任务上获得比其他已有模型更好的表现。

Jul, 2023

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

我们提出了一种融合不同领域模型的框架，UltraFuser，通过引入令牌级别的门控机制以及两阶段训练策略，以高效稳定的方式训练模型，并构建了一个具有广泛话题覆盖的高质量训练数据集，UltraChat 2，在文本、代码和数学领域展现出高水平的性能。

Mar, 2024