CodeDPO是北京大学与字节跳动合作推出的代码生成优化框架，能提升代码模型在正确性和效率方面的表现。框架基于自生成和验证机制，同时构建和评估代码及其测试用例，用PageRank算法迭代更新代码片段的排名，最终形成基于正确性和效率优化的数据集。CodeDPO不依赖外部资源，能够灵活、可扩展地生成多样化的偏好优化数据，为复杂现实场景中的代码模型优化提供了坚实基础。
CodeDPO的主要功能提升代码准确性：基于自验证机制确保生成的代码能够准确解决问题。优化代码效率：框架考虑代码的执行效率，确保代码不仅正确，而且运行速度快。偏好学习集成：将偏好学习融入代码模型训练中，让模型能在正确与错误解决方案之间做出更好的选择。自生成和验证：同时生成代码和测试用例，并用测试用例验证代码的正确性。数据集构建：创建基于正确性和效率的代码偏好优化数据集，用于训练和优化代码模型。减少外部依赖：不依赖外部资源，独立生成和验证代码和测试用例，降低对高质量测试数据的需求。CodeDPO的技术原理自生成和验证机制：基于生成代码和对应的测试用例，执行测试用例验证代码的正确性，构建数据集。PageRank启发式算法：用类似PageRank的算法迭代更新代码片段的排名分数，分数基于代码通过测试的情况，评估代码的正确性。正确性优化：基于自验证过程，识别出更可能正确的代码片段，因为代码通过了更多的测试用例。效率优化：在正确性优化阶段表现最好的代码片段所通过的测试用例被选为“可信测试集”，评估代码的执行效率。模型训练：用Direct Preference Optimization (DPO)等方法，结合正确性和效率优化的数据集来训练代码模型，提升模型在这两个方面的表现。CodeDPO的项目地址arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.05605CodeDPO的应用场景自动化软件开发：基于生成的代码直接用于自动化软件开发流程，减少手动编码的工作量。代码辅助编写工具：在集成开发环境（IDE）中，作为一个插件，帮助开发者快速生成代码片段，提高开发效率。教育和学习：在编程教育中，辅助学生学习编程语言和算法，基于生成示例代码加深理解。代码质量保证：在持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，用于生成测试用例，帮助检测代码缺陷，提升代码质量。代码优化和重构：帮助识别低效或冗余的代码，并提出优化方案，实现代码的重构和性能提升。 
