Dec, 2024
代码生成的结果优化过程监督
Outcome-Refining Process Supervision for Code Generation
TL;DR本研究针对大型语言模型在复杂编程任务中效果不佳的问题,提出了一种新颖的结果优化过程监督框架,将结果优化作为监督过程,借助具体的执行信号来引导推理步骤,并通过树状结构探索同时维护多个解决方案轨迹。实验表明,该方法显著提高了模型的准确性和效率,对竞争性编程任务的表现取得了显著的改进,突显出提供结构化推理空间与具体验证信号的重要性。