自我代码对齐：代码生成的自我对齐方法
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了代码生成大语言模型在指令调优方面缺乏有效自我对齐的方法问题。提出的SelfCodeAlign方法通过无监督生成的任务和高质量示例，显著提高了模型的编程能力，最终生成的模型在多个基准测试中表现优于先前的最佳方法，表明该方法具有广泛的适用性和潜在影响。
本文介绍了CodeUltraFeedback，一个包含10,000个复杂指令的数据集，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，验证了其实用性并提升了功能正确性，为模型对齐和代码智能的发展奠定了基础。
