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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
人机互动:研究人类与代码语言模型之间的交互模式。
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。
推荐阅读:为刚接触该领域的研究者提供入门阅读建议。
引用文献:提供引用格式和方式。
历史星级变化:展示项目的受欢迎程度变化。
加入我们:鼓励更多的人参与该项目。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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