四种自制代码生成对比：哪种方法最适合微调？

在过去的几周里，我们尝试自己结合开源的大模型 LLaMA、ChatGLM 进行模型微调，除了业务部分的探索，还有很大一部分在技术方面的探索，诸如于代码辅助生成。

在尝试了不同场景和业务模式的代码生成，我们探索了四种不同方式，后续可能还会有一些，但是差异可能不大。

四种方法的太长不读版：

代码示例生成法。通过输入示例文本和目标代码，让 AI 模型根据代码规律生成新的代码。

测试驱动生成法。通过输入测试代码，让 AI 模型根据测试代码生成对应的业务代码。

元数据辅助生成法。通过提供更多的元数据信息，如变量类型、函数参数等，让AI模型更精确地生成通用代码。

信息匹配生成法。如通过结合数据源中的表信息，让 AI 模型根据需求生成 SQL 语句。

PS：训练步骤和数据集见：https://github.com/unit-mesh/unit-minions 。

AI 研发提效的探索：四种方式

在学习炼丹（训练模型）的同时，我们也在探索更有效的方式。

代码示例生成法：文本生成 SQL

这种方式通过输入一些示例文本和目标代码，让 AI 模型学习如何生成符合目标的代码。模型会根据示例代码和目标代码的特征和规律，学习生成类似的代码。由于的是输入文本，所以生成的代码也存在一定的随机性。这种方式适用于生成通用代码，例如生成一些常见的数据处理、图形化界面等代码。

我们找了一个 HuggingFace 上的数据集，训练了一个 LLaMA 的 LoRA。作为一个失败的版本，由于数据集太小、质量不太高，所以生成的也比较奇怪。

示例输入：

示例输出：

比较明显的问题是，由于不知道对应的表等信息，所以生成出来的永远不尽人意。理想的方式是，训练时候加入表信息，并进行预处理融入表信息等等。

测试驱动生成法：测试用例生成

这种方式是将测试代码作为输入，生成适合测试代码的业务代码。这种方式能够更准确地生成适合特定业务场景的代码，因为测试代码通常会包含业务场景的特征和规律。同时，由于输入的测试代码比较固定，所以生成的代码也比较稳定。这种方式适用于生成适合测试代码的业务代码。

我们自己写了测试方法的解析，以及对应的类信息，来更好地生成测试代码，数据集大概在 8000 个。

输入示例：

输出示例：

从结果来说，既然没有给对应的类信息，生成的测试用例还是可以的。不过，还存在一定的数据集太小，以及 LLaMA 权重的问题，导致生成的代码有一定的问题。

元数据辅助生成法：代码辅助生成

结合元信息的代码生成方式会提供更多的元数据信息，如变量类型、函数参数等，来帮助模型更准确地生成代码。这种方式能够更准确地生成符合特定需求的代码，因为提供的元数据信息能够帮助模型更好地理解代码的语义和结构。这种方式适用于生成通用代码。

我们采用的方式是让 LLM 学会填空，算是比较经典的方式。为了避免大小导致的问题，我们探索了一下给 API 的行数，只提供类的信息。

输入示例：

输出示例：

从结果来说，写 CRUD 的代码质量还行，不过考虑到数据集来说，还是有进一步的改进空间。由于的缺点是，为了实现这样的功能，还需要进一步和各类工具整合到一起。

信息匹配生成法：文本转 Repository

结合表信息的 SQL + Repository 生成方式会通过多步骤结合数据源中的表信息来生成符合需求的 SQL + Repository 语句。这种方式能够更准确地生成符合特定需求的 SQL 语句，因为结合了数据表信息，能够更好地理解数据表的结构和关系。这种方式适用于生成符合需求的 SQL 语句。

我们采用的方式是会对输入完的结果进行预处理，以生成一个带表等信息的文本，并添加表的信息。如此一来，生成的数据会更加准确。

原数据格式示例：

输入示例：

对应的输出示例：

在这个试验里，虽然生成的 Repository 代码都比较让人满意。但是呢，由于人类普遍喜欢用  就导致生成出来的代码各种 ，所以也就没有那么满意了。

差异对比

这四种方式各有优缺点，适用于不同的场景和需求：

方式 1：代码示例生成法。这种方式的优点是简单直接，不需要额外的信息或步骤。缺点是生成的代码可能不够准确或完整，需要人工检查和修改。适用于一些简单的代码生成任务，或者作为初步的代码草稿。

方式 2：测试驱动生成法。这种方式的优点是能够根据测试代码的要求，生成满足条件的业务代码。缺点是需要提供高质量的测试代码，否则可能导致错误或低效的业务代码。适用于一些有明确测试标准和规范的代码生成任务，或者作为代码优化和重构的辅助工具。

方式 3：元数据辅助生成法。这种方式的优点是能够利用更多的上下文信息，提高代码生成的准确性和可读性。缺点是需要收集和提供更多的元数据信息，增加了数据准备和处理的工作量。适用于一些有复杂逻辑和结构的代码生成任务，或者作为代码质量和规范性的保障手段。

方式 4：信息匹配生成法。这种方式的优点是能够根据数据源中的表结构和关系，生成符合需求和规范的 SQL 语句。缺点是需要多步骤的交互和反馈，增加了用户和模型之间的沟通成本。适用于一些有特定数据源和查询需求的 SQL 生成任务，或者作为 SQL 学习和教育的辅助工具。

结果如下表所示：

只有提供更丰富的信息，AI 才能生成更准确的代码。

小结

本文介绍了四种 AI 代码生成微调方式，包括代码示例生成法、测试驱动生成法、元数据辅助生成法和信息匹配生成法。每种方式都有其优缺点和适用场景，但都需要提供更多的信息才能生成更准确的代码。

欢迎自己动手试验：https://github.com/unit-mesh/unit-minions