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AceCoder开源项目 – 自动化生成高质量代码训练数据

AceCoder项目旨在通过自动化流程大规模生成高质量、可验证的代码训练数据,从而提升代码生成模型的性能。

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AceCoder使用交流:

AceCoder项目旨在通过自动化流程大规模生成高质量、可验证的代码训练数据,从而提升代码生成模型的性能。

AceCoder的特点:

  • 1. 自动化流程生成高质量、可验证的代码训练数据
  • 2. 使用基于规则的奖励信号进行训练
  • 3. 提升多种模型的性能(如Llama-3.1和Qwen2.5-coder-7B)
  • 4. 跳过SFT直接进行强化学习训练

AceCoder的功能:

  • 1. 生成程序并运行测试用例以计算通过率
  • 2. 结合AceCode-RM和基于规则的奖励信号进行训练
  • 3. 在HumanEval、MBPP和BigCodeBench等基准上评估模型性能

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