Top Pass: Improve Code Generation by Pass@k-Maximized Code Ranking

📄 arXiv: 2408.05715v1 📥 PDF

作者: Zhi-Cun Lyu, Xin-Ye Li, Zheng Xie, Ming Li

分类: cs.AI, cs.SE

发布日期: 2024-08-11

备注: Accepted by Frontier of Computer Science

💡 一句话要点

Top Pass：通过优化Pass@k最大化代码排序，提升代码生成质量

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码生成 代码排序 大型语言模型 Pass@k 损失函数优化

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的代码生成方法在复杂问题上难以快速生成正确代码，需要大量采样。
  2. Top Pass通过直接优化pass@k损失函数，提升候选代码列表顶部的质量，从而提高用户体验。
  3. 实验表明，Top Pass在代码排序方面优于现有方法，在CodeContests数据集上pass@1指标提升显著。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的显著进步极大地促进了代码生成技术的发展。然而，当面对复杂问题时，基于LLM的代码生成方法仍然难以在少数几次尝试中生成无错误的代码。为了解决这个问题，目前主要的策略是采样大量的候选程序，希望其中一个能够正确运行。但是，代码生成系统的用户通常希望通过审查或测试少量的代码候选来找到正确的程序。否则，该系统将毫无用处。在本文中，我们提出了Top Pass，一种代码排序方法，可以从大量候选程序中识别出潜在的正确解决方案。Top Pass直接优化pass@k损失函数，从而提高候选列表顶部的质量。这使得用户能够在尽可能少的尝试中找到正确的解决方案。在四个基准测试上的实验结果表明，我们的Top Pass方法通过产生更好的排序结果来增强代码生成模型的可用性，特别是与最先进的排序方法相比，在CodeContests上实现了32.9％的pass@1相对改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决代码生成任务中，用户需要从大量候选代码中找到正确答案的痛点。现有方法通常依赖于采样大量候选，但用户希望在少量尝试内找到正确代码，因此需要有效的代码排序方法。

核心思路：Top Pass的核心思路是直接优化pass@k指标，即希望在k次尝试内找到正确代码的概率最大化。通过优化排序，将更有可能正确的代码排在前面，从而提升用户体验。

技术框架：Top Pass方法主要包含两个阶段：1) 使用大型语言模型生成大量的候选代码；2) 使用Top Pass排序模型对这些候选代码进行排序。排序模型的训练目标是最大化pass@k指标。

关键创新：Top Pass的关键创新在于直接优化pass@k损失函数。以往的排序方法通常使用间接的损失函数，例如pairwise ranking loss或listwise ranking loss，这些损失函数与pass@k指标并不直接相关。Top Pass通过直接优化pass@k，能够更好地提升top-k候选的质量。

关键设计：Top Pass的具体实现细节包括：如何计算pass@k的梯度，如何设计排序模型的结构，以及如何选择合适的k值。论文中可能使用了特定的神经网络结构作为排序模型，并针对pass@k损失函数设计了特定的优化算法。具体的参数设置和网络结构等细节需要在论文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Top Pass在四个代码生成基准测试上均取得了显著的性能提升。特别是在CodeContests数据集上，Top Pass相较于最先进的排序方法，实现了32.9%的pass@1相对改进。这表明Top Pass能够更有效地将正确的代码排在候选列表的前面，从而提高用户体验。

🎯 应用场景

Top Pass可应用于各种代码生成场景，例如自动化软件开发、编程教育、智能编程助手等。通过提高代码生成结果的质量和可用性，可以显著提升开发效率，降低开发成本，并为用户提供更好的编程体验。未来，该技术有望与更强大的LLM结合，实现更智能、更高效的代码生成。

📄 摘要（原文）

Code generation has been greatly enhanced by the profound advancements in Large Language Models (LLMs) recently. Nevertheless, such LLM-based code generation approaches still struggle to generate error-free code in a few tries when faced with complex problems. To address this, the prevailing strategy is to sample a huge number of candidate programs, with the hope of any one in them could work. However, users of code generation systems usually expect to find a correct program by reviewing or testing only a small number of code candidates. Otherwise, the system would be unhelpful. In this paper, we propose Top Pass, a code ranking approach that identifies potential correct solutions from a large number of candidates. Top Pass directly optimizes the pass@k loss function, enhancing the quality at the top of the candidate list. This enables the user to find the correct solution within as few tries as possible. Experimental results on four benchmarks indicate that our Top Pass method enhances the usability of code generation models by producing better ranking results, particularly achieving a 32.9\% relative improvement in pass@1 on CodeContests when compared to the state-of-the-art ranking method.