InverseCoder: 发挥逆向指令调谐代码语言模型的能力与逆向指令实现

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-08T00:00:00Z

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，发现它们在零样本和少样本设置下表现非常有竞争力。添加演示示例可以帮助提高指导式LLMs的性能，但有时会导致不稳定或更差的表现。BM25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。指导式LLMs在微调后的性能优于小型SOTA模型和未进行指导微调的LLMs。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。