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编码还是不编码？探索代码在预训练中的影响
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究评估了10个开源指导式LLMs在代码理解和生成任务上的表现，结果显示指导式LLMs在零样本和少样本设置下表现出色，添加演示示例可以提高性能。BM25的选样策略在生成问题上优于随机选样，微调可以进一步提高模型性能。研究提出了模型和使用建议、性能和成本的权衡以及未来方向的实用影响。
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关键要点
- 研究评估了10个开源指导式LLMs在代码理解和生成任务上的表现。
- 在零样本设置下，指导式LLMs表现竞争力，有时优于微调的小型SOTA模型。
- 并非所有情况下，较大的指导式LLMs表现更好。
- 在少样本设置下，添加演示示例可以提高性能，但有时会导致不稳定表现。
- 基于BM25的选样策略在生成问题上优于随机选样。
- 微调可以进一步提高模型在下游任务中的性能。
- 微调后的指导式LLMs性能优于小型SOTA模型和未微调的相似规模LLMs。
- 研究提出了模型和使用建议、性能与成本的权衡以及未来方向的实用影响。
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