获取本文论文原文PDF公众号【AI论文解读】留言：论文解读引言：代码生成的挑战与代码注释的桥梁作用在当今快速发展的软件工程领域，代码生成技术正成为研究的热点。
这项技术旨在理解问题描述，并生成相应的代码片段。
尽管现有的研究通过提示策略，如Chain-of-Thought及其变体，将这一复杂任务分解为中间步骤，取得了一定的成功，但这些方法的有效性高度依赖于先进的大型语言模型（LLMs），如GPT-4，特别是在API调用方面。
这显著限制了它们的实际应用性。
因此，如何在不显著增加训练成本的情况下，提高中小规模代码LLMs的代码生成能力，成为一个吸引人的挑战。
为了应对这一挑战，我们提出了一个新颖的观点：代码注释作为自然语言和编程语言之间的内在逻辑枢纽。
一般而言，代码中的注释是代码语料的固有组成部分。
因此，在预训练阶段，对代码语料的训练赋予了预训练代码模型理解和生成代码注释的能力。
我们假设，鼓励模型生成注释可以轻松有效地连接代码和复杂的问题描述。
为了验证我们的假设，我们提出了MANGO（comMents As Natural loGic pivOts），包括注释对比训练策略和相应的逻辑注释解码策略。
通过在HumanEval和MBPP测试集上的实验，使用StarCoder和WizardCoder作为骨干模型，并涵盖了3B到7B的模型参数大小，结果表明MANGO显著提高了基于强基线的代码通过率。
同时，逻辑注释解码策略的鲁棒性明显高于Chain-of-thoughts提示策略。
在代码生成的挑战中，代码注释的作用不容忽视。
它们不仅提高了代码的可读性，还为解决复杂的编程问题提供了一种直观的途径。
通过将注释作为逻辑步骤的一部分，我们能够更有效地桥接自然语言和编程语言之间的鸿沟，从而提高代码生成的质量和效率。
随着技术的进步，我们期待代码注释在代码生成领域发挥更大的作用，为开发者提供更强大的支持。
论文标题、机构、论文链接和项目地址(如有)1. 论文标题:Comments as Natural Logic Pivots: Improve Code Generation via Comment Perspective2. 机构:Yijie Chen1, Yijin Liu2, Fandong Meng2, Yufeng Chen1, Jinan Xu1, Jie Zhou21Beijing Jiaotong University, Beijing, China2Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc, China3. 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2404.07549.pdf4. 项目地址: https://github.com/pppa2019/MangoMANGO方法介绍：利用代码注释作为自然逻辑枢纽在代码生成任务中，理解问题描述并生成相应的代码片段是一个复杂的挑战。
现有的研究通常通过提示策略将这一复杂任务分解为中间步骤，例如Chain-of-Thought及其变体。
然而，这些研究的有效性高度依赖于高级大型语言模型（LLMs）如GPT-4的能力，尤其是在API调用方面，这显著限制了它们的实际应用性。
因此，如何在不显著增加训练成本的情况下提高中小规模代码LLMs的代码生成能力，成为一个吸引人的挑战。
在本文中，我们提出了MANGO（comMents As Natural loGic pivOts）方法，包括注释对比学习策略和逻辑注释解码策略，以利用代码注释作为自然语言和编程语言之间的逻辑枢纽，增强代码LLMs的代码生成能力。
1. 代码注释的角色和重要性代码注释在代码片段中自然承担着使用自然语言文本解释局部代码行的角色，其中逻辑的分解也是注释的功能之一。
在代码预训练阶段，通过代码语料的训练，预训练的代码模型被赋予了理解和生成代码注释的能力。
代码注释能够使用自然语言分解问题描述，并且每一行注释与相邻的代码行建立对齐关系。
因此，我们假设鼓励模型生成注释可以更容易和有效地连接代码和复杂问题描述。
2. MANGO方法的核心组成：对比学习策略与逻辑注释解码策略MANGO方法包括逻辑注释解码策略和注释对比学习损失。
在训练阶段，我们使用开源数据集中带注释的代码数据生成没有注释的负样本，以增强模型对带注释代码的偏好。
在解码阶段，采用逻辑注释解码策略引导模型通过内联注释解释代码逻辑。
具体来说，在注释对比学习中，我们首先从训练数据中过滤出包含注释的示例。
对于包含注释的代码片段ypos，我们使用开源代码解析工具移除注释，得到非首选的对比样本yneg。
然后，我们通过为带注释标签ˆypos和不带注释标签ˆyneg设置一个边界m，添加了对比损失Lcl。
在逻辑注释提示（LCP）中，为了使模型有意地使用注释作为中间步骤，我们在提示中添加了相应的指令。
在包含问题描述和生成特定编程语言代码的标准提示之后，逻辑注释提示在表2中显示，它添加了“with comments to explain the logic:”或类似文本，以引导模型在解码阶段生成解释代码逻辑的注释。
通过在HumanEval和MBPP测试集上的实验，我们发现MANGO显著提高了基于强基线的代码通过率。
同时，逻辑注释解码策略的鲁棒性显著高于Chain-of-thoughts提示。
实验设计：评估MANGO的有效性在本章节中，我们将详细介绍评估MANGO方法有效性的实验设计，包括实验设置和实验结果。
1. 实验设置：数据集、模型和训练配置实验的目的是验证MANGO方法在提升代码生成能力方面的有效性。
实验使用了HumanEval和MBPP测试集，并选用了Starcoder和WizardCoder作为基础模型，这些模型的参数规模在3B到7B之间。
实验的训练数据来自于CodeM-Python数据集，包含了从GPT-4提取的9600个Python示例。
实验采用了3个epoch，每个epoch包含111个步骤，批量大小设置为256，预热步骤为15。
对于MANGO中的评论对比学习损失，实验中为所有模型设置了0.1的边际值m。
分布式训练使用了DeepSpeed Stage 1。
在训练阶段，MANGO方法使用了评论对比学习损失，以及逻辑评论解码策略。
具体来说，通过生成不包含评论的负样本来增强模型对包含评论代码的偏好。
在解码阶段，采用逻辑评论解码策略来指导模型通过内联评论解释代码逻辑。
2. 实验结果：MANGO对代码通过率的提升实验结果表明，MANGO方法显著提高了代码的通过率。
例如，在HumanEval测试集上，对于Starcoder-7B模型，MANGO将Pass@10提高了7.52个百分点；在MBPP测试集上，对于WizardCoder-7B模型，MANGO将Pass@10提高了4.17个百分点。
与基线模型相比，MANGO在不同大小和不同基础模型上都显示出一致的性能提升。
在对比CoT（Chain-of-Thought）策略和MANGO方法的实验中，CoT策略在所有模型上的性能都有所下降，特别是在较小的3B模型上，性能下降更为明显。
相反，逻辑评论提示（LCP）策略一致地提高了模型性能，显示出其稳定性和有效性。
此外，MANGO的组成部分在消融研究中也显示出对模型性能的积极贡献。
综上所述，MANGO方法通过利用代码评论作为自然逻辑枢纽，有效地提升了代码生成的能力，尤其是在小型和中型模型上。
未来的工作将进一步探索评论在更广泛复杂场景中的应用潜力。
MANGO方法的组成部分分析1. 逻辑注释提示（LCP）策略的稳定性与效果逻辑注释提示（Logical Comment Prompt，简称LCP）策略是MANGO方法的核心组成部分之一。
该策略的基本思想是利用代码注释作为自然语言和编程语言之间的逻辑枢纽。
在代码生成的过程中，注释不仅起到解释代码的作用，还能够帮助模型分解复杂的问题描述，从而提高代码生成的能力。
实验结果表明，LCP策略在提高代码通过率方面表现出色。
例如，在HumanEval测试集上，使用LCP策略的StarCoder-7B模型在Pass@10指标上达到了7.52的提升，而在MBPP测试集上，WizardCoder-7B模型的Pass@10提升了4.17个百分点。
这些结果证明了LCP策略的有效性。
更为重要的是，LCP策略在稳定性方面的表现也非常出色。
与Chain-of-Thought（CoT）策略相比，LCP策略在各种模型大小上都展现出了更高的稳定性和更小的标准偏差。
这意味着LCP策略不仅能够提高代码生成的质量，还能够在不同的模型和参数设置下保持其效果，这对于实际应用来说是非常重要的。
2. 对比学习损失对代码生成的影响MANGO方法的另一个重要组成部分是对比学习损失（Contrastive Learning Loss）。
这种损失函数的设计旨在强化模型对带有注释的代码的偏好。
在训练阶段，通过生成不带注释的负样本来强化模型对带注释代码的偏好。
这种方法不仅能够提高模型生成带注释代码的能力，还能够间接提高代码的可读性和逻辑性。
实验中，研究者们通过对比学习损失对不同大小的模型进行了训练，并观察到了一致的性能提升。
例如，在3B和7B大小的模型上，Pass@10指标分别提升了3.87和4.07个百分点。
这表明，即使在较小的模型上，对比学习损失也能有效地提升代码生成的性能。
此外，对比学习损失对超参数的鲁棒性也进行了研究。
结果显示，当超参数边际值（margin）设置得当时，MANGO方法能够超越基线性能。
然而，当边际值过小时，模型的性能会显著下降，这表明模型对边际值的设置相当敏感。
综上所述，MANGO方法通过结合逻辑注释提示策略和对比学习损失，不仅在代码生成任务上取得了显著的性能提升，而且在稳定性和鲁棒性方面也表现出色。
这些特点使得MANGO方法在提升中小规模代码语言模型的代码生成能力方面具有很大的潜力和实际应用价值。
讨论：MANGO与传统CoT策略的比较1. MANGO与CoT策略的性能对比MANGO，即comMents As Natural loGic pivOts，是一种新提出的代码生成策略，它通过在代码中插入注释来作为自然逻辑的枢纽，从而帮助模型更好地理解和生成代码。
相比之下，CoT策略通过生成一系列的思考步骤来解决复杂问题，这些步骤通常在生成最终代码之前以自然语言的形式呈现。
实验结果表明，MANGO在HumanEval和MBPP测试集上显著提高了代码通过率。
例如，在使用Starcoder-7B模型的HumanEval测试集上，MANGO的Pass@10达到了7.52的提升；而在使用WizardCoder-7B模型的MBPP测试集上，MANGO的Pass@10达到了4.17的提升。
这些结果表明，MANGO在不同大小的模型上都能有效提升代码生成的能力。
与此同时，CoT策略在小型模型（如3B模型）上表现出了明显的性能下降，尤其是在没有逻辑注释提示的情况下。
这表明，CoT策略在小型模型上的适用性受到了限制，而MANGO则能够在这些模型上保持稳定的效果。
2. 逻辑注释提示在不同模型大小上的表现逻辑注释提示（Logical Comment Prompting，LCP）是MANGO方法的一个重要组成部分。
它通过在代码生成过程中加入注释来指导模型解释代码逻辑。
实验结果显示，LCP在不同大小的模型上均能提升性能，并且表现出较高的稳健性。
在小型模型（如3B模型）上，传统的CoT策略可能导致性能显著下降，而LCP却能够有效地提升模型的性能。
这一点在实验中得到了验证，其中LCP在小型模型上的Pass@10提升达到了3.87，而在大型模型（如7B模型）上的提升为4.07。
这些结果表明，LCP不仅能够在大型模型上提升性能，也能够在小型模型上发挥作用，这对于提升小型和中等规模代码LLMs的代码生成能力具有重要意义。
综上所述，MANGO方法通过引入代码注释作为逻辑枢纽，不仅在大型模型上展现出了优异的性能，也在小型模型上显示出了其稳健性和有效性。
这为提升小型和中等规模代码LLMs的代码生成能力提供了一种新的思路。