LSR-MCTS: Alleviating Long Range Dependency in Code Generation

📄 arXiv: 2504.07433v3 📥 PDF

作者: Tingwei Lu, Yangning Li, Liyuan Wang, Binghuai Lin, Jiwei Tang, Qingsong Lv, Wanshi Xu, Hai-Tao Zheng, Yinghui Li, Xin Su, Zifei Shan

分类: cs.CL

发布日期: 2025-04-10 (更新: 2025-05-17)

💡 一句话要点

提出LSR-MCTS算法，缓解代码生成中长程依赖问题，提升代码质量。

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

关键词: 代码生成 长程依赖 蒙特卡洛树搜索 自精炼 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有代码生成方法易产生冗余结果，且过度拟合局部模式，缺乏对生成处理长度的有效控制。
  2. LSR-MCTS算法将代码行作为基本处理单元，利用MCTS搜索最优生成路径，并结合自精炼机制提升代码质量。
  3. 在多个代码生成基准测试中，LSR-MCTS算法显著优于现有最佳方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的出现极大地推动了代码生成任务的发展，并引发了相关文献的涌现。当前的研究受到冗余生成结果和过度拟合短期局部模式的限制。尽管现有研究试图通过采用多token预测策略来缓解这个问题，但对于选择合适的生成处理长度的关注仍然有限。通过分析LLMs生成过程中token之间的注意力，可以观察到注意力得分的高峰通常出现在行尾。这一观察表明，将每行代码视为一个基本的处理单元并按顺序生成它们是合理的。受此启发，我们提出了LSR-MCTS算法，该算法利用MCTS逐行确定代码并选择最优路径。此外，我们在每个节点集成了一个自精炼机制，通过错误纠正来增强多样性并生成更高质量的程序。在三个公共编码基准上的大量实验和综合分析表明，我们的方法优于最先进的性能方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有代码生成模型在生成长代码时，容易出现长程依赖问题，导致生成的代码冗余、质量不高，且容易过度拟合局部模式。现有方法虽然采用多token预测，但缺乏对生成长度的有效控制，无法充分利用代码的结构信息。

核心思路：论文的核心思路是将代码的每一行作为一个基本的处理单元，利用代码行的结构化特点来缓解长程依赖问题。通过逐行生成代码，并使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来探索不同的生成路径，从而选择最优的代码序列。

技术框架：LSR-MCTS算法主要包含以下几个模块：1) 代码行生成器：基于大型语言模型，用于生成单行代码；2) 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：用于探索不同的代码生成路径，并选择最优的路径；3) 自精炼机制：在每个MCTS节点，对生成的代码进行错误纠正和优化，提升代码质量。整体流程是，首先使用代码行生成器生成初始代码行，然后使用MCTS进行搜索，在每个节点使用自精炼机制优化代码，最终选择最优的代码序列。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 将代码行作为基本处理单元，利用代码的结构化信息；2) 提出LSR-MCTS算法，结合MCTS和自精炼机制，有效地缓解了长程依赖问题，提升了代码质量。

关键设计：MCTS的奖励函数设计至关重要，论文可能采用了诸如代码的编译成功率、代码的执行效率、代码的简洁性等指标作为奖励。自精炼机制的具体实现可能包括基于规则的错误纠正、基于模型的代码优化等。具体的参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LSR-MCTS算法在三个公共代码生成基准测试中取得了state-of-the-art的性能。具体的性能提升幅度未知，但论文强调该方法优于现有最佳方法，表明其在代码生成质量和效率方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能编程助手、自动化代码生成、软件测试等领域。通过提升代码生成质量，可以降低软件开发成本，提高开发效率，并减少软件缺陷。未来，该方法有望应用于更复杂的代码生成任务，例如生成完整的软件系统。

📄 摘要（原文）

The emergence of large language models (LLMs) has significantly promoted the development of code generation task, sparking a surge in pertinent literature. Current research is hindered by redundant generation results and a tendency to overfit local patterns in the short term. Although existing studies attempt to alleviate the issue by adopting a multi-token prediction strategy, there remains limited focus on choosing the appropriate processing length for generations. By analyzing the attention between tokens during the generation process of LLMs, it can be observed that the high spikes of the attention scores typically appear at the end of lines. This insight suggests that it is reasonable to treat each line of code as a fundamental processing unit and generate them sequentially. Inspired by this, we propose the \textbf{LSR-MCTS} algorithm, which leverages MCTS to determine the code line-by-line and select the optimal path. Further, we integrate a self-refine mechanism at each node to enhance diversity and generate higher-quality programs through error correction. Extensive experiments and comprehensive analyses on three public coding benchmarks demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art performance approaches.