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编码还是不编码？探索代码在预训练中的影响
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文研究了预训练语言模型在数值推理和代码理解生成任务中的表现，发现模型对高频词语的推理能力更强，微调能进一步提升性能。使用代码数据增强预训练效果显著，动态混合数据有助于推理能力提升。此外，研究探讨了文档质量对模型理解能力的影响及大型语言模型在编程教育中的潜在影响。
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关键要点
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预训练语言模型在数值推理方面的能力与词语出现频率相关，频率高的词语推理能力更强。
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在零样本设置下，指导式LLMs在代码理解和生成任务上表现优于小型SOTA模型。
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少样本设置中，添加演示示例能提升模型表现，但有时会导致不稳定的结果。
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微调可以进一步提高模型在代码理解和生成任务中的性能，优于未微调的相似规模LLMs。
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使用代码数据增强预训练和动态混合数据能显著提升推理能力。
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高质量文档对大型语言模型的理解能力至关重要，错误文档会阻碍理解。
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大型语言模型在编程教育中可能提高考试表现，但也可能降低课程参与度，需进一步研究其影响。
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延伸问答
预训练语言模型在数值推理方面的表现如何？
预训练语言模型在数值推理方面的能力与词语出现频率相关，频率高的词语推理能力更强。
微调对模型性能的影响是什么？
微调可以进一步提高模型在代码理解和生成任务中的性能，优于未微调的相似规模LLMs。
使用代码数据增强预训练有什么好处？
使用代码数据增强预训练和动态混合数据能显著提升模型的推理能力。
高质量文档对模型理解能力的重要性是什么？
高质量文档对大型语言模型的理解能力至关重要，错误文档会阻碍理解。
大型语言模型在编程教育中的潜在影响是什么？
大型语言模型可能提高考试表现，但也可能降低课程参与度，需进一步研究其影响。
在少样本设置下，如何提升模型表现？
在少样本设置下，添加演示示例能提升模型表现，但有时会导致不稳定的结果。
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