Awesome-Code-LLM

Awesome-Code-LLM 项目介绍

Awesome-Code-LLM 是一个致力于探索代码语言模型（LLM）的研究仓库，其核心在于结合自然语言处理（NLP）和软件工程的不同视角，对代码语言模型的应用进行全面的综述。该项目基于多个领域的最新研究进行汇总，并按时间顺序对每个类别的研究工作进行整理。

最新动态

• 在2024年11月12日，项目推荐了几篇精彩论文，比如《Scattered Forest Search: Smarter Code Space Exploration with LLMs》和《OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models》等。

• 该综述已被《机器学习研究事务》（TMLR）接受发表。

项目目录

1. 文献综述：关于代码语言模型的近期调查，包含不同角度的研究。

2. 模型：这一部分详细描述了多种基础和改进的语言模型，它们的训练策略以及在代码中的应用。

3. 代码与推理的结合：探讨代码生成、代码模拟和交互式编码等方面对推理的影响。

4. 低资源、低级别及特定领域语言的代码LLM：专注于特定领域的应用。

5. 下游任务的方法/模型：涉及编程、测试、部署、DevOps和需求工程的多个方面。

6. AI生成代码的分析：涵盖安全性、正确性、效率等多方面的考量。

7. 人机互动：研究人类与代码语言模型之间的交互模式。

8. 数据集：详细介绍了用于训练和评估代码语言模型的数据集。

9. 推荐阅读：为刚接触该领域的研究者提供入门阅读建议。

10. 引用文献：提供引用格式和方式。

11. 历史星级变化：展示项目的受欢迎程度变化。

12. 加入我们：鼓励更多的人参与该项目。

模型概述

基础语言模型和预训练策略

该部分列举了一些不仅仅专用于代码，但展现出较强编码能力的基础语言模型，如LaMDA、GPT-4、LLaMA等。

已存在的LLM改进模型

这些是普适性较强的LLM经过进一步的代码相关数据预训练，例如Codex和PaLM Coder。

通用代码预训练

这一类模型使用现有的语言建模目标进行从头开始的 Transformer 训练，包括编码器、解码器和编码器-解码器类型。

指令微调

通过指令微调提升代码LLM的能力，比如利用Evol-Instruct对WizardCoder进行增强。

应用和任务

不仅限于模型的开发，这一项目也涉及了代码生成、代码评论、程序修复等大量典型的下游应用任务。它们不仅能在编程范畴中发挥作用，还能在代码的测试和部署中产生显著影响。

代码生成的AI分析

研究了AI生成代码的安全性、正确性、鲁棒性等，辅助开发者更好地理解和使用AI生成的代码。

参与社区

项目邀请对代码语言模型有兴趣的研究者加入，贡献更多的智慧和力量，一同推动该领域的进步。

总体来说，Awesome-Code-LLM项目在结合NLP与软件工程方面的研究中，拓展了代码语言模型的潜力与应用领域，对希望涉足这一领域的学者或开发者来说，不失为一个重要的学习和实践平台。