Case2Code: Scalable Synthetic Data for Code Generation

📄 arXiv: 2407.12504v2 📥 PDF

作者: Yunfan Shao, Linyang Li, Yichuan Ma, Peiji Li, Demin Song, Qinyuan Cheng, Shimin Li, Xiaonan Li, Pengyu Wang, Qipeng Guo, Hang Yan, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang, Dahua Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-17 (更新: 2025-02-08)

备注: Code and datasets are available at https://github.com/choosewhatulike/case2code

💡 一句话要点

提出Case2Code任务，通过大规模合成数据提升代码生成模型性能

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

关键词: 代码生成 合成数据 归纳学习 大型语言模型 程序推理

📋 核心要点

  1. 现有代码生成模型依赖于昂贵的教师模型生成合成数据，扩展性受限。
  2. 提出Case2Code任务，通过输入输出示例归纳代码实现，利用程序自身生成数据。
  3. 实验表明，Case2Code训练的模型在代码归纳和生成任务上均有显著提升。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在代码生成方面取得了显著突破。最近的研究通过在由强大的LLMs生成的合成数据上进行训练来改进代码LLMs，但由于依赖于教师模型和高昂的生成成本，这种方法难以扩展。本文提出了一种名为 extbf{Case2Code}的任务，旨在通过利用程序的表达性和正确性来大规模合成代码数据。 extbf{Case2Code}是一个归纳推理任务，旨在通过观察输入-输出示例或程序行为来推断底层代码实现。通过结合LLMs生成程序输入，并执行程序以获得程序输出，我们可以大规模地合成多样且高质量的 extbf{Case2Code}数据，用于训练和评估代码LLMs。实验结果表明，如果未经训练，案例到代码的归纳对于当前具有代表性的LLMs来说具有挑战性。使用 extbf{Case2Code}训练的模型不仅提高了在分布内的案例到代码归纳的性能，而且提高了各种代码生成任务的性能，证明了大规模合成数据和归纳学习的巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码生成模型依赖于大型语言模型（LLMs）生成合成数据，这种方法成本高昂且难以扩展。特别是，依赖教师模型进行数据生成限制了数据多样性和规模，阻碍了代码LLMs的进一步发展。因此，如何以更高效、更可扩展的方式生成高质量的合成数据成为一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用程序自身的表达性和正确性，通过输入-输出示例来归纳代码实现。具体来说，给定一段代码，通过LLM生成输入，然后执行该代码并记录输出，从而构建输入-输出对。这种方法避免了对教师模型的依赖，降低了生成成本，并能够生成大规模多样化的数据。

技术框架：Case2Code任务的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择一段代码作为目标程序；2) 使用LLM生成该程序的输入；3) 执行该程序，并将输入和输出记录下来，形成输入-输出示例；4) 将输入-输出示例作为训练数据，用于训练代码LLMs。该框架的关键在于如何有效地利用LLM生成高质量的输入，以及如何保证生成数据的多样性。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了Case2Code任务，将代码生成问题转化为一个归纳推理问题。与传统的依赖教师模型生成数据的方法不同，Case2Code利用程序自身生成数据，从而避免了对教师模型的依赖，降低了生成成本，并提高了数据的多样性。这种方法为大规模合成代码数据提供了一种新的思路。

关键设计：在生成输入时，可以采用不同的策略来提高数据的多样性，例如，可以随机选择不同的输入类型和范围，或者使用不同的LLM来生成输入。此外，还可以使用数据增强技术来进一步提高数据的多样性。在训练代码LLMs时，可以使用不同的损失函数和优化算法，例如，可以使用交叉熵损失函数和Adam优化算法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Case2Code训练的模型在分布内的案例到代码归纳任务上取得了显著的性能提升。更重要的是，这些模型在各种代码生成任务上也表现出更好的性能，证明了大规模合成数据和归纳学习的有效性。具体性能数据未知，但整体效果表明该方法具有很大的潜力。

🎯 应用场景

Case2Code方法生成的合成数据可用于训练各种代码生成模型，提高其在软件开发、自动化测试、代码修复等领域的性能。该方法降低了数据获取成本，促进了代码生成技术的普及，并有望加速软件开发的自动化进程。未来，该方法可以扩展到其他编程语言和领域，进一步提升代码生成模型的通用性和实用性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown outstanding breakthroughs in code generation. Recent work improves code LLMs by training on synthetic data generated by some powerful LLMs, which can be challenging to scale due to the dependence on a teacher model and high generation costs. In this paper, we focus on synthesizing code data at scale and propose a \textbf{Case2Code} task by exploiting the expressiveness and correctness of programs. \textbf{Case2Code} is an inductive inference task that aims to infer underlying code implementations by observing input-output examples or program behaviors, By incorporating LLMs to generate program inputs, and executing the program with these inputs to obtain the program outputs, we can synthesize diverse and high-quality \textbf{Case2Code} data at scale for training and evaluating code LLMs. Experimental results show that case-to-code induction is challenging for current representative LLMs if they are untrained. Models trained with \textbf{Case2Code} improve performance not only on distribution case-to-code induction but also on various coding-generation tasks, demonstrating the great potential of large-scale synthetic data and inductive learning.