这是我这半年做的主要的一个在RLHF科研工作,我和 @张海抱 一起完成的对PPO在RLHF领域改进的一个算法。主要的insight来自Llama2的rejection sampling + RLHF和BON一系列的算法。由于我自己是负责整个RLHF的流程,…
实验结果 实验采用了三个测试集:MBPP+、HumanEval+ 和 LiveCodeBench。 PLANSEARCH 和 IDEASEARCH 改进了所有模型的搜索基线,PLANSEARCH 在所有考虑的模型和基准测试中取得了最好的结果。值得注意的是,在 Claude 3.5 Sonnet 之上使用 PLANSEARCH 在 LiveCodeBench 上有一个 77.0 的 pass@200,几乎是使用搜索 (41.4...
此外，论文甚至发现HUMANEVAL的地面真实解决方案可能存在错误，进一步质疑了代码综合基准测试的质量。论文标题：Is Your Code Generated by ChatGPT Really Correct? Rigorous Evaluation of Large Language Models for Code Generation 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.01210.pdf #我是科技创作人# ...
than text similarity, thepass@kmetric offers a more meaningful and practical assessment of a model's ability to solve programming challenges. This approach aligns more closely with the practices of human developers and provides a valuable benchmark for the ongoing development of code generation ...
在《AI Agent 的千亿美金问题》一文中,我们提出,目前 Agent 实践中,Code Agent 最有可能快速落地,作为开发流程中覆盖最广的工具,IDE(Integrated Development Environment)不仅是开发者的超级入口,也有机会完整地收集到测试、环境配置和 Debug 等环节的复杂推理过程的重要数据信息,因此,是最有机会、最早能够出现 Coding...
Plot2Code: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Multi-modal Large Language Models in Code Generation from Scientific Plots相关链接:arXiv关键字:Multi-modal LLMs、Code Generation、Benchmark、Visual Coding、 基准测试 模态 可执行 MDPO:Conditional Preference Optimization for Multimodal Large Language Mod...
来自论文《Early Weight Averaging meets High Learning Rates for LLM Pre-training》的修改版 LaWA,论文地址:https://arxiv.org/abs/2306.03241 权重平均的做法是将同一模型的多个检查点组合成单个模型,而模型融合则是将多个不同的已训练模型组合成单个模型。这些模型中的每一个都可能是独立训练的,并且可能基于不同...
附录B Simulating Interactions for Data Collection 举例说明了在多轮执行反馈和多轮人工反馈中使用的提示。附录C 使用以下提示通过GPT-4为代码生成解释 附录D 对于不同的基准，在解决方案生成的初始轮中使用了不同的提示:HUMANEVAL和HUMANEVAL+使用相同的提示，而MBPP和MBPP+共享相似的提示。提示如下所示。利用GPT...
可以看出,AlphaCodium流程一致且显著提高了LLM在CodeContests问题上的性能。 对于开源 (DeepSeek) 和闭源 (GPT) 模型以及验证集和测试集都是如此。 参考资料: https://www.codium.ai/blog/alphacodium-state-of-the-art-code-generation-for-code-contests/...
Code Llama 34Bfor code generation Figure 1. NVIDIA AI Foundation Models available in the NGC catalog Build the agent AnAI agent is composed of four components:tools, memory module, planning module, and agent core. Tools For this use case, the tools are the individual function calls to the mo...