arXiv cs.AI·42 天前★ 3

CoVer:信息增益奖励与多样性剪枝测试协同训练代码生成验证器

原文标题:Information-Gain Rewards over Diversity-Pruned Tests: GT-Anchored Verifier Co-Training for Reliable Code Generation

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AI 智能摘要

研究提出CoVer,一个单策略框架,同时解决代码生成中的宽松性崩溃与集中偏差问题。它用信息增益奖励对自生成测试打分,并通过三阶段多样性筛选剔除冗余测试。在五个基准上,CoVer在7B和14B规模分别较Qwen2.5-Instruct提升5.8和7.1个点的pass@1,作为CodeT排序管线的骨干还可额外提升3.5个点。

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CoVer单策略框架在7B/14B上较Qwen2.5-Instruct提升pass@1达5.8和7.1个点。

  • •针对自博弈代码生成的两个问题:宽松性崩溃与集中偏差
  • •用信息增益奖励给自生成测试打分,仅奖励正判别性测试
  • •三阶段多样性筛选(无效性、输入字符串、执行画像)剔除冗余测试
  • •五个基准上7B提升5.8点、14B提升7.1点,作为CodeT排序骨干再增3.5点

为什么重要:把测试生成质量纳入RL奖励,缓解退化,对代码生成RL训练流程有直接可迁移价值。

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原始标题:Information-Gain Rewards over Diversity-Pruned Tests: GT-Anchored Verifier Co-Training for Reliable Code Generation
AI 中文标题:CoVer:信息增益奖励与多样性剪枝测试协同训练代码生成验证器
来源:arXiv cs.AI · 发布于 42 天前
分类:大模型 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:AI编程 / 强化学习 / 自博弈 / 测试生成
关键词:code generation / GRPO / information gain / verifier
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