在编程界，提高代码品质始终是焦点。尽管像监督微调这样的训练法在提升代码品质上取得了一些成效，但它们存在一个主要问题：无法让模型在正确和错误的解决方案间作出明确的选择。这好比汽车有了动力却缺少精确的导航，容易导致代码生成偏离最佳方案。
监督微调的局限
监督微调是一种常用于提升代码生成能力的手段。许多大型代码模型都会使用这种方法进行进一步的优化。例如，在Phi-2-2.7B模型的后训练阶段，虽然它增强了代码生成的效果，但并未妥善处理正确与错误解决方案的选择偏好。这一点可以通过不同正确性和效率的代码生成概率的变动看出。这直接关系到模型能否准确提供高质量代码，对实际应用影响深远。在项目开发中，若无法准确选择最优方案，可能会造成代码性能不佳。
目前这种限制导致使用SFT生成代码存在风险。当企业急于推进快速项目开发时，所生成的代码可能出现效率低下或潜在错误的风险增加，这对项目的整体进展造成严重影响。
新型框架的思路
针对这些限制，研究团队提出了一种新的代码生成优化方案。该方案的一个显著特点就是引入了偏好学习机制。它通过正确性和效率这两个核心要素来确定代码的偏好。举例来说，在构建数据方面，它采用了独特的方法，可以生成可靠的偏好数据集。这就像为模型提供了更具体、更清晰的决策依据。
算法在此框架中同样重要。它通过分析交叉验证中的联系，能够调整各个代码段及测试的可靠性评分。因此，我们可以优先挑选那些既准确又高效的解决方案。比如在游戏制作过程中，这能确保模型优先选用既准确执行又迅速的代码，进而提高游戏的整体性能。
代码自验证机制
该框架下的代码验证功能至关重要。它通过反复迭代，使评分逐渐趋于稳定，最终能够精确地体现代码段与测试案例的准确性和质量。在具体应用中，开发人员常常难以迅速全面地检验代码的正确性。
这种机制在提高代码精确度上表现突出。对于复杂的算法设计，自验证功能能迅速捕捉到一些可能的错误，从而减轻了人工检查的负担。此外，它还能与计算出的排序分数相结合，保证构建数据集时偏好的正确性和稳定度。
执行效率的优化
代码生成模型在优化过程中，除了确保代码无误，还特别关注执行效率。这个框架采用了一种特别的方法，即在确保代码正确性的基础上，挑选出评分最高的代码片段所对应的测试用例，将其作为“可信测试集”。在处理大量数据的项目中，代码的效率直接影响到应用的响应速度。
根据这一准则衡量代码运行速度，那些效率高的代码段将被纳入训练数据集。经过这样的改进，根据测试结果，代码模型的准确性和运行速度均有所提高。在金融数据处理的系统开发领域，提高效率对于快速处理大量交易信息显得尤为关键。
评估数据集的重要性
DS-1000等评估数据集的设计有其独特价值。与一般基准不同，DS-1000的数据构建方式让它很难被任何模型的训练数据所包含。这样的设计有助于确保实验结果的准确性。比如，当我们在比较不同框架或模型的效果时，如果数据集缺乏独特性且与训练数据有重叠，就难以得出准确的结论。
此外，选取选+和MBPP+作为评估工具同样有价值，它们构建的测试案例丰富了测试的多样性。这有助于在多种场景中评估新型框架的表现，从而更有效地验证框架的实际效果。
整体的实验结果
实验结果显示，新型框架在性能提升上，其自验证机制和计算排序分数起到了关键作用。它不仅在标准编程基准测试中表现出色，而且在游戏开发、金融数据处理系统开发等更为复杂和多元的场合，同样能够增强模型的编程能力。这些发现充分展示了新型框架的巨大潜力。
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