EpiCoder：基于特征树的代码生成框架——提升代码大语言模型的多样性与复杂性

引言：代码生成领域的挑战与机遇

近年来，大语言模型（LLMs）在代码理解和生成领域展现了巨大的潜力。通过对大规模代码数据进行预训练，这些模型能够生成功能强大的代码片段。然而，现有的代码生成方法主要依赖于代码片段作为种子数据，这些片段在功能性和结构上存在局限性，难以捕捉真实编程场景中复杂的编程构造、模式和交互。

为了解决这些问题，我们提出了EpiCoder，一种基于特征树的代码数据合成框架。该框架通过构建层次化的特征树，捕捉代码元素之间的语义关系，从而生成更具多样性和复杂性的代码数据。

EpiCoder框架概述

EpiCoder框架的核心在于其基于特征树的代码生成方法，该方法包含以下三个关键步骤：

1. 特征树提取（Feature Tree Extraction）
   
   图1：特征树提取过程

   • 种子数据收集：从The Stack v2等大规模代码数据集中获取种子数据，确保数据的多样性和全面性。
   • 树结构构建：利用强大的大语言模型（如GPT-4o）从种子数据中提取特征，并通过迭代优化生成树结构演示。
   • 特征树提取：使用优化后的树结构演示，指导LLM从原始代码数据中提取树状特征表示，并合并成统一的特征树结构。

2. 特征树进化（Feature Tree Evolution）
   
   图2：特征树进化示例

   • 进化过程：通过迭代扩展特征树的深度和广度，添加更细粒度的子节点和同层级的兄弟节点。
   • 频率估计：为新生成的特征估计频率，确保其与现有特征分布无缝融合。
   • 优势：该方法不仅提高了特征的多样性和数量，还提供了系统化的进化方向，提高了效率。

3. 基于特征树的代码生成（Feature Tree-Based Code Generation）

   • 特征分布调整：通过调整节点子特征的生成概率，模拟真实世界的场景，并避免过度关注高频但简单的特征。
   • 任务生成：根据调整后的概率分布，从特征树中采样候选特征子树，并生成相应的编程任务。
   • 代码生成：LLM基于生成的任务，依次生成分析和对应的代码。代码可以是从单个函数到复杂的跨文件项目不等。
   • 测试与优化：生成的代码附带相关测试用例，并在隔离环境中执行。通过迭代调试过程，确保生成代码的正确性。

   
   图3：文件级代码生成示例

   • 跨文件依赖处理：不同文件实现不同的功能模块，并通过相互依赖形成一个集成的系统。

实验与评估

为了验证EpiCoder框架的有效性，我们进行了以下实验：

1. 功能级代码生成评估

   • 基准测试：使用HumanEval、MBPP、BigCodeBench、EvoEval和FullStackBench等五个功能级代码生成基准进行评估。
   • 结果：EpiCoder-Qwen-7B在同等规模的模型中实现了最先进的平均性能，展示了其解决各种复杂编程问题的能力。

   
   图4：EpiCoder-Qwen-7B与同类模型的基准性能对比

   • XFileDep是文件级代码生成基准，其他均为功能级。

2. 文件级代码生成评估

   • XFileDep基准：我们开发了一个跨文件依赖基准（XFileDep），专门用于评估LLMs的文件级代码生成能力，同时考虑跨文件依赖。
   • 结果：EpiCoder系列LLMs在包含超过53k个多文件代码样本的数据集上进行训练，显著优于基线模型。

   
   图5：XFileDep基准上不同LLMs的Pass@1（%）结果

   • 使用贪心解码计算的结果。

3. 潜在仓库级代码生成

   • 实验：我们尝试合成比仅包含几个文件的文件级数据更复杂的真实世界代码仓库数据。
   • 结果：利用从流行的开源GitHub仓库LLaMA-Factory提取的特征树，我们成功生成了一个包含50多个文件的镜像仓库，展示了特征树方法在仓库级代码合成中的潜力。

   
   图6：仓库级代码生成示例

   • 左侧为原始LLaMAFactory仓库结构，中间为基于提取的特征树生成的LLMTune结构，右侧为生成的仓库中的示例文件。

结论

EpiCoder框架通过基于特征树的代码生成方法，实现了代码指令数据的多样化和复杂化。该方法不仅提升了代码生成的质量和多样性，还为LLMs在更复杂的编程环境中提供了更强的适应性和实用性。实验结果表明，EpiCoder在从功能级到文件级的各种任务中均表现出色，并展示了在仓库级代码合成方面的巨大潜力。

未来展望

未来的研究可以进一步探索以下方向：

• 更复杂的特征树结构：引入更复杂的特征关系和层次结构，以捕捉更复杂的代码语义。
• 多语言支持：扩展EpiCoder框架以支持多种编程语言，涵盖更广泛的代码生成需求。
• 自动化评估与优化：开发更智能的自动化评估和优化机制，以进一步提高代码生成的质量和效率。

参考文献

1. OpenAI. GPT-4 Technical Report. arXiv e-prints, 2023.
2. Qihao Zhu, Daya Guo, Zhihong Shao, et al. Deepseek-coder-v2: Breaking the barrier of closed-source models in code intelligence. arXiv preprint arXiv:2406.11931, 2024.
3. Terry Yue Zhuo, Minh Chien Vu, Jenny Chim, et al. Bigcodebench: Benchmarking code generation with diverse function calls and complex instructions. arXiv preprint arXiv:2406.15877, 2024.
4. Anton Lozhkov, Raymond Li, Loubna Ben Allal, et al. Starcoder 2 and the stack v2: The next generation, 2024.

通过这篇博客，我们希望您对EpiCoder框架及其在代码生成领域的创新应用有了更深入的了解。如果您有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言！