FALCON: Feedback-driven Adaptive Long/short-term memory reinforced Coding Optimization system

📄 arXiv: 2410.21349v5 📥 PDF

作者: Zeyuan Li, Yangfan He, Lewei He, Jianhui Wang, Tianyu Shi, Bin Lei, Yuchen Li, Qiuwu Chen

分类: cs.LG, cs.AI, cs.PF

发布日期: 2024-10-28 (更新: 2025-06-19)

备注: 20 pages, 7 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出FALCON，利用反馈驱动的自适应长短期记忆强化编码优化系统，提升代码生成质量。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 代码生成 大型语言模型 强化学习 长短期记忆 反馈驱动 元学习 自动编程

📋 核心要点

  1. 现有代码生成模型在对齐用户意图方面存在不足，尤其是在处理多样性不足和特定任务的数据集时。
  2. FALCON 通过引入长短期记忆机制，结合编译器和AI系统的反馈，自适应地优化代码生成过程。
  3. 实验结果表明，FALCON 在 MBPP 和 Humaneval 基准测试上均显著优于其他强化学习方法。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在自动代码生成方面取得了显著进展。尽管它们具有强大的指令遵循能力，但在编码场景中，这些模型经常难以与用户意图对齐。特别是在缺乏多样性、未能解决专门任务或边缘案例的数据集上表现不佳。此外，监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）在生成精确、符合人类意图的代码方面也面临挑战。为了解决这些挑战并提高自动编程系统的代码生成性能，我们提出了反馈驱动的自适应长短期记忆强化编码优化系统（FALCON）。FALCON 采用双层结构。在全局层面，长时记忆通过保留和应用学习到的知识来提高代码质量。在局部层面，短时记忆允许整合来自编译器和 AI 系统的即时反馈。此外，我们引入了带有反馈奖励的元强化学习来解决全局-局部双层优化问题，并增强模型在各种代码生成任务中的适应性。大量实验表明，我们的技术实现了最先进的性能，在 MBPP 基准测试上领先其他强化学习方法超过 4.5 个百分点，在 Humaneval 基准测试上领先 6.1 个百分点。开源代码可在 https://github.com/titurte/FALCON 获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在自动代码生成中难以与用户意图对齐的问题，尤其是在处理缺乏多样性和针对特定任务的数据集时。现有方法，如监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），在生成精确且符合人类意图的代码方面存在局限性。

核心思路：FALCON 的核心思路是利用反馈驱动的自适应长短期记忆机制来优化代码生成过程。通过长时记忆保留和应用学习到的知识，提高代码质量；通过短时记忆整合来自编译器和 AI 系统的即时反馈，实现局部优化。同时，使用元强化学习来解决全局-局部双层优化问题，增强模型在不同代码生成任务中的适应性。

技术框架：FALCON 采用双层结构。全局层面，长时记忆模块负责存储和检索历史知识，用于指导代码生成。局部层面，短时记忆模块接收来自编译器和 AI 系统的反馈，并根据反馈调整代码生成策略。元强化学习算法用于优化全局和局部记忆模块的交互，从而实现自适应的代码生成。

关键创新：FALCON 的关键创新在于其反馈驱动的自适应长短期记忆机制。与传统的代码生成方法相比，FALCON 能够更有效地利用反馈信息，并根据反馈动态调整代码生成策略，从而提高代码生成的质量和准确性。此外，元强化学习的引入使得模型能够更好地适应不同的代码生成任务。

关键设计：FALCON 使用长短期记忆（LSTM）网络来实现长时记忆和短时记忆模块。长时记忆模块存储历史代码生成经验，短时记忆模块接收来自编译器和 AI 系统的反馈信号。元强化学习算法使用策略梯度方法进行优化，目标是最大化代码生成的奖励。奖励函数的设计考虑了代码的正确性、效率和可读性等因素。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FALCON 在 MBPP 和 Humaneval 基准测试上取得了显著的性能提升。在 MBPP 基准测试上，FALCON 领先其他强化学习方法超过 4.5 个百分点；在 Humaneval 基准测试上，FALCON 领先 6.1 个百分点。这些实验结果表明，FALCON 在代码生成方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

FALCON 可应用于各种自动代码生成场景，例如软件开发、自动化测试和代码修复。该研究成果有助于提高代码生成的效率和质量，降低软件开发的成本，并促进人工智能在软件工程领域的应用。未来，FALCON 有望应用于更复杂的代码生成任务，例如生成具有特定功能的应用程序或解决复杂的编程问题。

📄 摘要（原文）

Recently, large language models (LLMs) have achieved significant progress in automated code generation. Despite their strong instruction-following capabilities, these models frequently struggled to align with user intent in coding scenarios. In particular, they were hampered by datasets that lacked diversity and failed to address specialized tasks or edge cases. Furthermore, challenges in supervised fine-tuning (SFT) and reinforcement learning from human feedback (RLHF) led to failures in generating precise, human-intent-aligned code. To tackle these challenges and improve the code generation performance for automated programming systems, we propose Feedback-driven Adaptive Long/short-term memory reinforced Coding Optimization (i.e., FALCON). FALCON is structured into two hierarchical levels. From the global level, long-term memory improves code quality by retaining and applying learned knowledge. At the local level, short-term memory allows for the incorporation of immediate feedback from compilers and AI systems. Additionally, we introduce meta-reinforcement learning with feedback rewards to solve the global-local bi-level optimization problem and enhance the model's adaptability across diverse code generation tasks. Extensive experiments demonstrate that our technique achieves state-of-the-art performance, leading other reinforcement learning methods by more than 4.5 percentage points on the MBPP benchmark and 6.1 percentage points on the Humaneval benchmark. The open-sourced code is publicly available at https://github.com/titurte/FALCON.