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炼金术师编码者：通过对多源数据进行背景调整，协调和引发代码能力
AlchemistCoder 是一系列基于多源数据的 Code LLMs，采用 AlchemistPrompts 进行数据集和指令响应对的协调，同时将数据构建过程纳入 fine-tuning 数据，通过提升代码生成和泛化能力，显著超越其他同
PDFa month ago
神经编码智能综述：范式、进展与未来
神经编码智能 - 利用深度学习理解、生成和优化代码 - 在整个社会中具有巨大的潜力。这篇调查综述了代码智能领域的技术进展，并系统地回顾了过去几年来研究社区对这一领域的关注。
PDF4 months ago
预训练代码智能语言模型的遗传自动提示学习
作为预训练语言模型（PLM）的流行方法之一，为了解决其使用的计算成本过高的问题，我们研究了最近在自然语言处理领域中出现的一种潜在解决方案，即 prompt learning。我们发现现有的自动提示设计方法在代码智能任务中非常有限，无法达到预
PDF4 months ago
COLINGRoCode: 从问题定义中测量代码智能的数据集（罗马尼亚语）
RoCode 是一个包含 2642 个以罗马尼亚语编写的问题，11000 个使用 C、C++ 和 Python 编写的解决方案以及针对每个问题的全面测试套件的竞争编程数据集，旨在提供一个用于评估在罗马尼亚语 / 多语言文本上训练的语言模型的
PDF5 months ago
DeepSeek-Coder：大型语言模型与编程的结合 -- 代码智能的崛起
通过介绍 DeepSeek-Coder 系列，一种从头开始训练的开源代码模型，基于高质量项目级代码语料库进行预训练，利用填空任务和 16K 窗口提升代码生成和填充，在多个基准测试中展现出不仅在开源代码模型中达到最先进的性能，而且超越了诸如
PDF5 months ago
代码智能的深度学习：调查、基准和工具包
本文综述了深度学习在编码智能方面的应用，包括代码表示学习、深度学习技术和应用任务，并提供了一个适用于基于深度学习的编码智能模型快速原型设计的开源工具包。同时，公开发布了源代码和数据资源，以促进现有和未来编码智能模型的评估和比较，并指出了几个
PDF6 months ago
代码智能模型中的陷阱：分类与调查
通过对现有研究的综述和分类研究，我们发现了语言模型在代码智能方面的潜在问题和挑战，并提出了相应的解决方案，以构建可靠的针对代码智能的语言模型。
PDF8 months ago
用于代码的大型语言模型的程序测试能力
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
PDF9 months ago
代码表示预训练与程序执行的补充
本论文介绍了一种名为 FuzzPretrain 的方法，利用程序的测试用例中的动态信息，将其嵌入代码的特征表示中，以改善代码搜索的效果，并提供了学习具有区分性的代码表示的实验证据。
PDF10 months ago
CodeTF: 一站式 Transformer Library 为最先进的代码 LLM
该研究介绍了 CodeTF—— 一个用于代码 LLMs 和代码智能的开源 Transformer-based 库，它支持众多预训练模型和常见代码基准，标准化的界面和数据特征提取工具。与其他相关工具相比较，CodeTF 采用了模块化设计和可拓
PDFa year ago
ACL使用预训练语言模型进行代码执行
本文介绍了一个使用变异数据增强技术创建 Python 数据集并基于 Transformer 的 CodeExecutor 模型来强化其语义理解的方法，该模型主要用于代码执行任务。作者评估了 CodeExecutor 的性能和局限，并展示了它
PDFa year ago
ERNIE-Code: 面向编程语言的跨语言预训练技术（超越英语中心）
本文介绍了一种面向多语言自然语言和编程语言的语言模型 ERNIE-Code，提供了通用跨语言预训练的两种方法，取得了很好的性能表现，包括零样本提示的跨语言代码摘要和文本翻译。
PDF2 years ago
通过程序简化理解神经代码智能
本文提出了一种简单的，与模型无关的方法 ——SIVAND，通过简化技术减小 CI 模型输入程序的大小，以识别 CI 系统中模型的关键输入特征，显示出这种方法产生的输出非常小，并广泛适用于许多模型体系结构和问题领域。
PDF3 years ago