EffiCoder: Enhancing Code Generation in Large Language Models through Efficiency-Aware Fine-tuning

📄 arXiv: 2410.10209v4 📥 PDF

作者: Dong Huang, Guangtao Zeng, Jianbo Dai, Meng Luo, Han Weng, Yuhao Qing, Heming Cui, Zhijiang Guo, Jie M. Zhang

分类: cs.CL, cs.SE

发布日期: 2024-10-14 (更新: 2025-06-16)

备注: Accepted by ICML 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

EffiCoder：通过效率感知微调增强大型语言模型的代码生成能力

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

关键词: 代码生成 大型语言模型 效率优化 微调 性能提升 软件开发 AI编程

📋 核心要点

  1. 现有代码生成方法主要关注正确性，忽略了代码效率，导致生成代码的性能不佳。
  2. EffiCoder通过效率感知微调，利用高质量的正确且高效的代码数据集来训练LLM，同时优化正确性和效率。
  3. 实验表明，EffiCoder显著提高了代码生成模型的pass@1得分，并大幅降低了正确代码的平均执行时间。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在代码生成中扮演着越来越重要的角色，提高代码的正确性和效率变得至关重要。目前的方法主要关注正确性，往往忽略了效率。为了解决这个问题，我们引入了EffiCoder，通过在一个包含正确和高效代码样本的高质量数据集上微调LLMs来提高这两个方面。我们的方法包括利用多个LLMs为不同编程语言的各种任务生成多样化的候选代码解决方案。然后，我们通过本地执行测量它们的执行时间和内存使用情况来评估这些解决方案。选择执行时间和内存消耗最低的代码解决方案作为每个任务的最终输出。实验结果表明，使用Effi-Instruct进行微调时，性能得到了显著提高。例如，Qwen2.5-Coder-7B-Instruct的pass@1得分从44.8%提高到57.7%，而正确任务的平均执行时间减少了48.4%。EffiCoder为推进AI驱动的代码生成提供了一个可扩展且有效的解决方案，有益于软件开发和计算问题解决。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在代码生成方面取得了显著进展，但通常侧重于生成正确的代码，而忽略了代码的执行效率，例如运行时间和内存占用。这导致生成的代码虽然功能正确，但在实际应用中可能效率低下，限制了其应用范围。因此，如何提升LLM生成代码的效率是一个重要的研究问题。

核心思路：EffiCoder的核心思路是通过效率感知的微调来提升LLM生成代码的效率。具体来说，该方法首先收集或生成大量代码样本，然后通过实际执行这些代码来评估其效率（例如，运行时间和内存占用）。接下来，选择效率最高的代码样本作为正例，并使用这些正例来微调LLM。通过这种方式，LLM可以学习到高效代码的模式，从而在生成代码时更加注重效率。

技术框架：EffiCoder的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 代码生成：利用多个LLM为每个任务生成多个候选代码解决方案。2) 效率评估：通过本地执行候选代码，测量其执行时间和内存使用情况。3) 样本选择：选择执行时间和内存消耗最低的代码作为正例。4) 模型微调：使用选择的正例对LLM进行微调，使其学习生成高效代码。

关键创新：EffiCoder的关键创新在于其效率感知的微调方法。与传统的只关注代码正确性的微调方法不同，EffiCoder通过实际执行代码来评估其效率，并将效率作为微调的重要指标。这种方法能够有效地提升LLM生成代码的效率，使其生成的代码在实际应用中更加实用。

关键设计：在代码生成阶段，可以使用不同的LLM和不同的prompt策略来生成多样化的候选代码。在效率评估阶段，需要选择合适的评估指标（例如，运行时间和内存占用）和评估环境。在模型微调阶段，可以使用不同的微调策略和损失函数来优化LLM的效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

EffiCoder在代码生成任务上取得了显著的性能提升。例如，在Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型上，使用Effi-Instruct进行微调后，pass@1得分从44.8%提高到57.7%，提升了12.9个百分点。同时，对于正确完成的任务，平均执行时间减少了48.4%，表明生成的代码效率得到了大幅提升。

🎯 应用场景

EffiCoder具有广泛的应用前景，可以应用于软件开发、自动化代码生成、算法优化等领域。它可以帮助开发者快速生成高效的代码，提高开发效率，降低软件运行成本。此外，EffiCoder还可以用于教育领域，帮助学生学习编写高效的代码。

📄 摘要（原文）

As large language models (LLMs) play an increasingly important role in code generation, enhancing both correctness and efficiency has become crucial. Current methods primarily focus on correctness, often overlooking efficiency. To address this gap, we introduce EffiCoder to improve both aspects by fine-tuning LLMs on a high-quality dataset comprising correct and efficient code samples. Our methodology involves leveraging multiple LLMs to generate diverse candidate code solutions for various tasks across different programming languages. We then evaluate these solutions by measuring their execution time and memory usage through local execution. The code solution with the lowest execution time and memory consumption is selected as the final output for each task. Experimental results demonstrate significant improvements when fine-tuning with Effi-Instruct. For instance, Qwen2.5-Coder-7B-Instruct's pass@1 score increases from 44.8\% to 57.7\%, while the average execution time for correct tasks decreases by 48.4\%. EffiCoder offers a scalable and effective solution for advancing AI-driven code generation, benefiting software development and computational problem-solving. The source code of Effi-Code was released at https://github.com/huangd1999/EffiCoder.