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Cet article présente une méthode visant à améliorer les performances des modèles de langage à grande échelle (LLM) existants pour les langages multi-programmation (MultiPL) avec des ressources de calcul limitées afin de relever le défi de la génération de code multilingue. Nous considérons MultiPL comme un cas particulier de modèles de langage naturel multi-langages et proposons MultiPL-MoE, une architecture hybride de modèles de mélange d'experts (MoE). MultiPL-MoE combine deux MoE pour optimiser la sélection d'experts aux niveaux du jeton et du segment. Le MoE au niveau du jeton utilise des experts partagés et des techniques de régularisation des poids, tandis que le MoE au niveau du segment utilise une fenêtre glissante et une stratégie de sélection de segments top-k pour mieux capturer la structure syntaxique et les modèles contextuels des langages de programmation. Les résultats expérimentaux démontrent l'efficacité de MultiPL-MoE.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Suggérant la possibilité d'améliorer les performances du langage multi-programmation (MultiPL) avec des ressources limitées.
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Proposer une structure MoE efficace grâce à une optimisation de la sélection d'experts aux niveaux des jetons et des segments.
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Améliorer la compréhension de la structure et du contexte du langage de programmation grâce à des stratégies de sélection de segments à fenêtre coulissante et top-k.
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Vérification expérimentale de l'efficacité de MultiPL-MoE
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Limitations:
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L’article manque d’informations détaillées sur la configuration expérimentale spécifique, l’ensemble de données et les modèles de comparaison.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation du MultiPL-MoE proposé et son applicabilité à divers langages de programmation.
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Manque d'explication détaillée de la technique de normalisation du poids de la porte et du principe de fonctionnement de la stratégie de sélection des experts.
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Manque d'informations suffisantes pour assurer la reproductibilité des résultats expérimentaux
