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WizardCoder：基于Evol-Instruct的代码大语言模型性能突破

1. 研究团队与发表信息

本研究由来自Microsoft和Hong Kong Baptist University的联合团队完成，主要作者包括Ziyang Luo、Can Xu、Pu Zhao等。论文以《WizardCoder: Empowering Code Large Language Models with Evol-Instruct》为题，发表于ICLR 2024（国际学习表征会议）。

2. 学术背景与研究目标

科学领域：本研究属于代码大语言模型（Code LLMs）领域，聚焦于通过指令微调（instruction fine-tuning）提升模型在代码生成任务中的性能。
研究动机：尽管通用领域的大语言模型（如GPT-3.5）通过指令微调取得了显著进展，但代码领域的指令微调技术仍未被充分探索。现有代码模型（如StarCoder、CodeLlama）虽在预训练阶段表现优异，但在复杂指令泛化能力上落后于闭源模型（如ChatGPT、Claude）。
研究目标：提出Code Evol-Instruct方法，通过动态演化指令数据增强代码LLMs的能力，并开发WizardCoder模型，旨在超越现有开源模型，甚至媲美闭源模型。

3. 研究方法与流程

3.1 核心方法：Code Evol-Instruct

研究团队提出了一种代码专属的指令演化方法，通过以下步骤动态提升指令复杂度：
1. 初始数据：以Code Alpaca数据集（约20k样本）为基础。
2. 演化策略：通过5类启发式方法迭代生成复杂指令：
- 添加约束（如增加时间/空间复杂度要求）；
- 替换常见需求为冷门需求；
- 引入错误代码作为对抗样本；
- 增加逻辑步骤；
- 调整任务粒度。
3. 执行工具：使用GPT-3.5或GPT-4生成演化后的指令，最终生成约78k训练样本。

3.2 模型训练

• 基础模型：选择StarCoder 15B和CodeLlama-34B-Python作为基座。
  
• 微调设置：采用以下配置：
  
  • 批量大小512，序列长度2048；
    
  • 学习率2e-5，余弦调度器；
    
  • 混合精度（FP16）训练，200微调步数。
    
• 提示格式：统一使用指令-响应配对格式（如“### Instruction: {task} ### Response: {code}”）。
  

3.3 评估基准

研究在5个主流代码生成基准上测试模型性能：
1. HumanEval（164 Python问题）
2. HumanEval+（扩展测试用例至平均774.8个/问题）
3. MBPP（500编程问题）
4. DS-1000（数据科学代码生成）
5. MultiPL-E（多语言评估，涵盖Java、C++等8种语言）

4. 主要研究结果

4.1 性能对比

• 开源模型超越：WizardCoder 34B在HumanEval上达到71.5% Pass@1，显著优于CodeLlama-34B（53.7%）和StarCoder（33.6%）。
  
• 闭源模型竞争：
  
  • WizardCoder 15B在HumanEval+上以59.8%的通过率超过Claude（53.0%）和Bard（44.5%）；
    
  • WizardCoder 34B在HumanEval+上以64.6%超越GPT-3.5（63.4%）。
    
• 多语言能力：在MultiPL-E中，WizardCoder 34B在8种语言上均领先，例如Java（44.9%）、JavaScript（55.3%）。
  

4.2 关键发现

• 指令复杂度是关键：实验证明，演化后的复杂指令数据能显著提升模型性能（如第三轮演化后HumanEval分数达峰值）。
  
• 对抗样本有效性：引入错误代码作为训练数据可增强模型鲁棒性。
  
• 数据量非主导因素：控制样本量或token数相同的条件下，演化数据的质量仍带来性能提升（见表5）。
  

5. 研究结论与价值

科学价值：
- 首次将Evol-Instruct方法适配至代码领域，提出Code Evol-Instruct框架；
- 证明指令复杂度对代码LLMs性能的决定性作用。
应用价值：
- WizardCoder可作为开源替代方案，性能接近GPT-3.5，降低对闭源模型的依赖；
- 为代码生成任务的指令设计提供方法论（如时间/空间复杂度约束的引入）。

6. 研究亮点

• 方法创新：代码专属的演化策略（如对抗样本、复杂度启发式）；
  
• 性能突破：首个在多个基准上全面超越闭源模型的开源代码LLM；
  
• 可扩展性：框架支持多种基座模型（StarCoder、CodeLlama）。
  

7. 其他发现

• 模型规模影响：34B参数模型显著优于15B，但15B版本已具备与Claude竞争的能力；
  
• 数据泄露防控：通过嵌入模型（GTE-large）和GPT-4筛查，确保训练数据与测试集无重叠。
  

此研究为代码大语言模型的指令微调提供了新范式，其开源模型和方法的可复现性将进一步推动领域发展。