特征交叉融合和大模型修复的代码生成方法

摘要

代码生成任务至今仍有很大探索空间，其挑战主要包括两个方面：首先，它需要理解和转换多种抽象表示之间的语义和语法规则，生成准确的候选代码片段；其次，从庞大的候选代码片段中搜索并合成正确的程序，需要同时考虑搜索效率、上下文关系和语义的一致性.对此，本文提出基于特征金字塔交叉融合的翻译模型和基于代码大模型修复的方法.在代码翻译阶段，引入特征金字塔网络，利用交叉融合方法提取不同尺度的特征与全局信息结合，提高候选代码片段的正确性.在搜索合成阶段，使用代码大模型修复错误程序.实验表明，当设置修复候选程序数n_r=1时，与目前最好的结果相比，本文方法最高提升6.1%的通过率.在n_r=10时，最高提升9.0%的通过率，平均提升6.0%的通过率.

关键词

代码生成 / 程序修复 / 大语言模型 / 特征金字塔