Demo-Craft: Using In-Context Learning to Improve Code Generation in Large Language Models

📄 arXiv: 2411.00865v2 📥 PDF

作者: Nirmal Joshua Kapu, Mihit Sreejith

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-10-30 (更新: 2025-03-22)

备注: Accepted at IEEE ICIITCEE 2025. Presented on 16th January 2025 in Bengaluru, India

DOI: 10.1109/IITCEE64140.2025.10915349

💡 一句话要点

Demo-Craft：利用上下文学习提升大语言模型代码生成能力

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

关键词: 代码生成 大语言模型 上下文学习 潜在概念学习 演示学习

📋 核心要点

  1. 大语言模型从自然语言指令生成代码面临语义模糊和任务特定上下文理解的挑战。
  2. Demo-Craft系统通过上下文学习和演示选择，结合潜在概念学习来提升代码生成能力。
  3. 实验表明，Demo-Craft在pass@k、correctness@k和similarity@k等指标上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Demo-Craft的系统，旨在通过结合上下文学习、演示选择和潜在概念学习来增强大语言模型（LLMs）从自然语言指令生成可执行代码的能力。该系统通过引入可训练的嵌入（概念令牌）来捕获任务特定的知识。我们在MBPP和Humaneval两个主要数据集上测试了该系统。实验结果表明，与基线模型相比，所提出的系统在pass@k指标上实现了约2倍的提升。此外，我们还引入了两个新的评估指标：correctness@k和similarity@k。实验研究表明，我们的系统在这些指标上也获得了近3倍的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在从自然语言指令生成可执行代码时遇到的困难，例如语义理解的歧义性和对任务特定上下文的理解不足。现有方法难以有效利用任务相关的知识，导致代码生成质量不高。

核心思路：论文的核心思路是利用上下文学习，通过提供相关的代码示例（演示）来引导大语言模型生成更准确的代码。此外，引入潜在概念学习，通过可训练的嵌入来捕获任务特定的知识，从而更好地理解指令的意图。

技术框架：Demo-Craft系统的整体框架包含三个主要组成部分：上下文学习模块，用于选择合适的演示示例；潜在概念学习模块，用于学习任务相关的概念表示；以及代码生成模块，利用学习到的概念和上下文信息生成代码。具体流程是，首先根据输入指令选择相关的演示示例，然后利用潜在概念学习模块学习任务相关的概念表示，最后将这些信息输入到大语言模型中，生成可执行代码。

关键创新：该论文的关键创新在于引入了潜在概念学习，通过可训练的嵌入来捕获任务特定的知识。与传统的上下文学习方法相比，该方法能够更有效地利用任务相关的知识，从而提高代码生成的准确性。此外，论文还提出了两个新的评估指标：correctness@k和similarity@k，用于更全面地评估代码生成的质量。

关键设计：潜在概念学习模块使用一组可训练的嵌入（概念令牌），这些嵌入与输入指令一起输入到大语言模型中。这些嵌入通过反向传播进行训练，以最小化代码生成任务的损失函数。论文中没有明确提及具体的损失函数或网络结构，这部分信息未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Demo-Craft系统在MBPP和Humaneval数据集上取得了显著的性能提升。与基线模型相比，Demo-Craft在pass@k指标上实现了约2倍的提升，在correctness@k和similarity@k指标上实现了近3倍的提升。这些结果表明，Demo-Craft系统能够有效地提高大语言模型的代码生成能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化软件开发、代码辅助生成、智能编程教育等领域。通过提升大语言模型的代码生成能力，可以降低软件开发的门槛，提高开发效率，并为编程学习者提供更智能的辅助工具。未来，该技术有望在更复杂的软件开发场景中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Generating executable code from natural language instructions using Large Language Models (LLMs) poses challenges such as semantic ambiguity and understanding taskspecific contexts. To address these issues, we propose a system called DemoCraft, which enhances code generation by leveraging in-context learning and demonstration selection, combined with latent concept learning. Latent concept learning introduces additional concept tokens, which are trainable embeddings that capture task-specific knowledge. We then test our system on two major datasets: MBPP and Humaneval. Our experimental results demonstrate that the proposed system achieves an approximate 2x increase in the pass@k metric compared to baseline models. Furthermore, we introduce two novel evaluation metrics: correctness@k and similarity@k. Our empirical studies indicate that our system attains nearly a 3x improvement in these metrics as well.