基于不确定性估计的微调代码生成模型与大语言模型的协同方法
Coordination of fine-tuned code generation models and large language models via uncertainty estimation
1. 贵州大学 a. 公共大数据国家重点实验室; b. 文本计算与认知智能教育部工程研究中心, 贵阳 550025
2. 贵州省司法警官学校, 贵阳 550025
摘要
针对代码生成任务，微调模型与大语言模型(LLM)的互补机制尚未得到系统性分析，导致二者在协同过程中存在决策边界模糊的问题。提出一种基于不确定性估计的微调代码生成模型与LLM的协同方法Coral，分析微调代码生成模型与LLM的互补机制，量化两者决策边界。Coral通过预期校准误差的思想，比较不确定性估计方法，为微调模型配备较为稳定的不确定性估计方法，使其能够输出不确定性估计得分，反应输出的不确定性。Coral通过最大化微调模型与LLM在验证数据集的BLEU指标，计算不确定性估计阈值，量化二者的决策边界。基于阈值与微调模型输出的不确定性估计得分识别分布内(In-Distribution，ID)与分部外(Out-of-Distribution ，OOD)数据，利用LLM提升微调模型在OOD数据的泛化能力，从而提升代码生成任务的整体效果。在两个基准数据集的性能测试中，Coral的BLEU与Exact Match得分优于单独使用微调模型或LLM，证明所提方法能够有效协同微调模型与LLM。
基金项目
国家自然科学基金[62062022]
贵州省省级科技计划[黔科合基础-ZK[2023]重点011]
基于大数据的行政执法智能监督模型研究与应用[黔科合支撑[2023]一般447]
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0082
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第10期
发布历史
[2025-06-04] 优先出版
引用本文
洪少东, 申国伟, 罗素芬, 等. 基于不确定性估计的微调代码生成模型与大语言模型的协同方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (10). (2025-06-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0082. (Hong Shaodong, Shen Guowei, Luo Sufen, et al. Coordination of fine-tuned code generation models and large language models via uncertainty estimation [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (10). (2025-06-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.04.0082. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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