ACE-RLHF: Automated Code Evaluation and Socratic Feedback Generation Tool using Large Language Models and Reinforcement Learning with Human Feedback

📄 arXiv: 2504.04657v1 📥 PDF

作者: Tasnia Rahman, Sathish A. P. Kumar, Sumit Jha, Arvind Ramanathan

分类: cs.LG

发布日期: 2025-04-07

备注: 9 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出ACE-RLHF：利用LLM和RLHF自动生成代码评估与苏格拉底式反馈工具

🎯 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: 代码评估 代码修复 大型语言模型 强化学习 人机反馈 苏格拉底式教学 自动化编程教育

📋 核心要点

  1. 现有代码修复工具依赖数据驱动，难以解决复杂编程问题，需要更智能的反馈生成方法。
  2. ACE-RLHF利用LLM理解编程问题，并通过RLHF微调生成更易理解、更具指导性的苏格拉底式反馈。
  3. 实验表明，ACE-RLHF在自动化和人工评估中均优于现有方法，尤其是在人工评估中提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ACE-RLHF的自动代码评估工具，该工具利用大型语言模型（LLM）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）来生成代码反馈，并为错误代码提供修复建议。现有代码修复方法依赖于数据驱动，难以解决复杂编程问题。利用LLM解释编程问题中的自然语言至关重要，LLM生成的反馈比编译器错误信息更易理解。RLHF通过人机交互进一步提高反馈质量，帮助初学者互动式地学习编程。本文采用RLHF微调技术，生成苏格拉底式的反馈，例如包含提示的问题。ACE-RLHF结合了两个开源LLM模型和两种先进的优化技术。在包含基础和竞赛级编程问题的基准数据集上评估了反馈质量。结果表明，使用Llama-3-7B-Proximal-policy optimization的自动化评估精度比无RL的SOTA技术高2-5%，与使用AI反馈的无奖励模型RL（RLAIF）相比，精度相似或略高。在人工评估中，使用GPT-3.5 Best-of-n优化实现了近40%的精度提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动代码评估和反馈生成的问题，特别是针对复杂编程问题，现有方法（如编译器错误信息和数据驱动的代码修复工具）提供的反馈不够智能、不够易于理解，难以帮助初学者有效学习和解决问题。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型（LLM）的自然语言理解能力，结合基于人类反馈的强化学习（RLHF），生成更具指导性和个性化的代码反馈。通过模仿苏格拉底式提问，引导学习者主动思考和解决问题。

技术框架：ACE-RLHF工具的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用LLM对代码进行分析和评估；2) 基于评估结果，生成初步的代码反馈；3) 利用RLHF对LLM进行微调，使其能够生成更符合人类期望的反馈；4) 通过自动化评估和人工评估，对反馈质量进行评估和改进。使用了两种开源LLM模型和两种优化技术。

关键创新：关键创新在于将RLHF应用于代码反馈生成，并采用苏格拉底式提问的策略。与传统的代码修复工具相比，ACE-RLHF能够提供更智能、更个性化的反馈，帮助学习者更有效地学习和解决问题。此外，结合了两种不同的LLM和优化技术，探索了不同组合的效果。

关键设计：论文中使用了Llama-3-7B和GPT-3.5等LLM模型。在RLHF微调过程中，设计了奖励模型，用于评估生成的反馈质量。采用了Proximal Policy Optimization (PPO) 和 Best-of-n 等优化技术。具体参数设置和损失函数细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，ACE-RLHF在自动化评估中，使用Llama-3-7B-Proximal-policy optimization的精度比无RL的SOTA技术高2-5%。在人工评估中，使用GPT-3.5 Best-of-n优化实现了近40%的精度提升。这些结果表明，ACE-RLHF能够有效提高代码反馈的质量和有效性。

🎯 应用场景

ACE-RLHF可应用于在线编程教育平台、代码评审工具和集成开发环境（IDE）等领域。它可以为初学者提供个性化的代码反馈和指导，帮助他们更有效地学习编程。同时，也可以辅助专业开发者进行代码评审，提高代码质量和开发效率。该研究有望推动自动化编程教育和软件工程的发展。

📄 摘要（原文）

Automated Program Repair tools are developed for generating feedback and suggesting a repair method for erroneous code. State of the art (SOTA) code repair methods rely on data-driven approaches and often fail to deliver solution for complicated programming questions. To interpret the natural language of unprecedented programming problems, using Large Language Models (LLMs) for code-feedback generation is crucial. LLMs generate more comprehensible feedback than compiler-generated error messages, and Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) further enhances quality by integrating human-in-the-loop which helps novice students to lean programming from scratch interactively. We are applying RLHF fine-tuning technique for an expected Socratic response such as a question with hint to solve the programming issue. We are proposing code feedback generation tool by fine-tuning LLM with RLHF, Automated Code Evaluation with RLHF (ACE-RLHF), combining two open-source LLM models with two different SOTA optimization techniques. The quality of feedback is evaluated on two benchmark datasets containing basic and competition-level programming questions where the later is proposed by us. We achieved 2-5% higher accuracy than RL-free SOTA techniques using Llama-3-7B-Proximal-policy optimization in automated evaluation and similar or slightly higher accuracy compared to reward model-free RL with AI Feedback (RLAIF). We achieved almost 40% higher accuracy with GPT-3.5 Best-of-n optimization while performing manual evaluation.