与直接偏好优化对齐的代码语言模型
本文介绍了CodeUltraFeedback数据集,包含10,000个复杂指令,用于评估大型语言模型与用户编码偏好的对齐。通过AI反馈和增强学习,CodeLlama-7B-Instruct在CODAL-Bench上超越了34B模型,验证了其实用性。同时,优化后的CodeLlama模型在功能正确性上有所提升,为语言模型与编码偏好的对齐奠定了基础。
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。
本文介绍了CodeUltraFeedback数据集,包含10,000个复杂指令,用于评估大型语言模型与用户编码偏好的对齐。通过AI反馈和增强学习,CodeLlama-7B-Instruct在CODAL-Bench上超越了34B模型,验证了其实用性。同时,优化后的CodeLlama模型在功能正确性上有所提升,为语言模型与编码偏好的对齐奠定了基础。