Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
Large language models (LLMs) demonstrate impressive capabilities to generate accurate code snippets given natural language intents in a zero-shot manner, i.e., without the need for specific fine-tuning. While prior studies have highlighted the advantages of fine-tuning LLMs, this process incurs high computational costs, making it impractical in resource-scarce environments, particularly for models with billions of parameters. To address these challenges, previous research explored in-context learning (ICL) and retrieval-augmented generation (RAG) as strategies to guide the LLM generative process with task-specific prompt examples. However, ICL and RAG introduce inconveniences, such as the need for designing contextually relevant prompts and the absence of learning task-specific parameters, thereby limiting downstream task performance. In this context, we foresee parameter-efficient fine-tuning (PEFT) as a promising approach to efficiently specialize LLMs to task-specific data while maintaining reasonable resource consumption. In this article, we deliver a comprehensive study of PEFT techniques for LLMs in the context of automated code generation. Our comprehensive investigation of PEFT techniques for LLMs reveals their superiority and potential over ICL and RAG across a diverse set of LLMs and three representative Python code generation datasets: Conala, CodeAlpacaPy, and APPS. Furthermore, our study highlights the potential for tuning larger LLMs and significant reductions in memory usage by combining PEFT with quantization. Therefore, this study opens opportunities for broader applications of PEFT in software engineering scenarios.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».