本申請(qǐng)涉及代碼生成和代碼優(yōu)化，尤其涉及一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、隨著大語(yǔ)言模型在代碼生成領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，如何利用這些模型進(jìn)行高效的代碼優(yōu)化成為一個(gè)重要的研究方向?，F(xiàn)有的代碼優(yōu)化方法主要依賴于同一程序員對(duì)同一問(wèn)題的多次提交，進(jìn)行迭代式的局部性能改進(jìn)。這種方法存在以下局限性：

2、1.局部?jī)?yōu)化：由于同一程序員的思維慣性，優(yōu)化過(guò)程往往局限于局部性能改進(jìn)，難以實(shí)現(xiàn)全局算法創(chuàng)新。

3、2.效率低下：迭代式的改進(jìn)過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)，優(yōu)化效果受限。

4、3.缺乏多樣性：?jiǎn)我怀绦騿T的解決方案缺乏多樣性，難以挖掘不同程序員的創(chuàng)新性思路。

5、因此，亟需一種新的方法來(lái)突破現(xiàn)有技術(shù)的局限，實(shí)現(xiàn)更高效的代碼優(yōu)化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決以上不足，本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法及系統(tǒng)、電子設(shè)備，通過(guò)整合不同程序員的多樣化思想，利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，生成高效的代碼，并通過(guò)模型合并技術(shù)進(jìn)一步提升代碼的正確性和性能。

2、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第一方面，提供一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，包括：

3、收集不同程序員針對(duì)同一問(wèn)題的代碼提交；

4、按照?qǐng)?zhí)行時(shí)間對(duì)所述代碼提交進(jìn)行排序，構(gòu)建問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集；

5、利用大語(yǔ)言模型對(duì)所述問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，生成優(yōu)化代碼；

6、通過(guò)模型合并技術(shù)提升所述代碼優(yōu)化的正確性和性能。

7、可選的，所述代碼提交的排序按照?qǐng)?zhí)行時(shí)間從慢到快進(jìn)行。

8、可選的，構(gòu)建問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集的步驟包括：

9、收集不同程序員針對(duì)同一問(wèn)題的多次代碼提交；

10、選擇相對(duì)時(shí)間提升超過(guò)預(yù)定閾值的代碼對(duì)，構(gòu)建問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集。

11、可選的，所述大語(yǔ)言模型通過(guò)低秩適應(yīng)（lora）方法進(jìn)行參數(shù)微調(diào)。

12、可選的，所述模型合并技術(shù)包括線性模型合并和球面插值（slerp），用于調(diào)整模型參數(shù)的權(quán)重比例，以確保優(yōu)化代碼的正確性和性能提升。

13、可選的，還包括評(píng)估生成的優(yōu)化代碼的正確性和性能。

14、可選的，評(píng)估生成的優(yōu)化代碼的正確性和性能是通過(guò)運(yùn)行預(yù)定的測(cè)試用例來(lái)評(píng)估優(yōu)化代碼的性能。

15、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第二方面，提供一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

16、代碼收集模塊，用于收集不同程序員針對(duì)同一問(wèn)題的代碼提交；

17、數(shù)據(jù)集模塊，用于按照?qǐng)?zhí)行時(shí)間對(duì)所述代碼提交進(jìn)行排序，構(gòu)建問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集；

18、訓(xùn)練模塊，用于利用大語(yǔ)言模型對(duì)所述問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，生成優(yōu)化代碼；

19、優(yōu)化模塊，用于通過(guò)模型合并技術(shù)提升所述代碼優(yōu)化的正確性和性能。

20、可選的，還包括優(yōu)化代碼評(píng)估模塊，用于評(píng)估生成的優(yōu)化代碼的正確性和性能。

21、根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的第三方面，提供一種電子設(shè)備，包括：

22、一個(gè)或多個(gè)處理器；

23、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序；

24、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的方法。

25、本申請(qǐng)的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

26、1.問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集構(gòu)建：

27、收集和整理了不同程序員針對(duì)同一問(wèn)題的多次代碼提交，并按照?qǐng)?zhí)行時(shí)間對(duì)代碼提交進(jìn)行排序，選擇相對(duì)時(shí)間提升超過(guò)預(yù)定閾值的代碼對(duì)，構(gòu)建了問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集，所以確保了數(shù)據(jù)集中的代碼對(duì)具備顯著的性能改進(jìn)，克服了傳統(tǒng)方法中數(shù)據(jù)集質(zhì)量不高的問(wèn)題，進(jìn)而提升了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的有效性。

28、2.大語(yǔ)言模型的高效訓(xùn)練：

29、利用構(gòu)建的問(wèn)題導(dǎo)向數(shù)據(jù)集對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練，并采用低秩適應(yīng)（lora）方法進(jìn)行參數(shù)微調(diào)，所以顯著提高了訓(xùn)練效率，減少了訓(xùn)練時(shí)間和資源消耗，克服了傳統(tǒng)大語(yǔ)言模型訓(xùn)練過(guò)程中效率低下的問(wèn)題，進(jìn)而使模型能夠高效識(shí)別并生成優(yōu)化代碼。

30、3.多模型合并技術(shù)：

31、利用線性模型合并和球面插值（slerp）技術(shù)將多個(gè)經(jīng)過(guò)不同訓(xùn)練過(guò)程的大語(yǔ)言模型進(jìn)行合并，并在合并過(guò)程中調(diào)整模型參數(shù)的權(quán)重比例，所以確保了優(yōu)化代碼的正確性和性能提升，克服了單一模型可能出現(xiàn)的優(yōu)化局限性，進(jìn)而提高了優(yōu)化效果的多樣性和可靠性。

32、4.全局算法創(chuàng)新：

33、本申請(qǐng)通過(guò)收集和整合不同程序員的多樣化解決方案，實(shí)現(xiàn)了全局算法創(chuàng)新，所以突破了傳統(tǒng)方法的局限，克服了僅能進(jìn)行局部性能改進(jìn)的問(wèn)題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了代碼的全局性性能提升。

34、5.顯著的性能提升和高正確性：

35、本申請(qǐng)采用問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集構(gòu)建、大語(yǔ)言模型的高效訓(xùn)練、多模型合并技術(shù)及全局算法創(chuàng)新，所以實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本發(fā)明的方法在優(yōu)化比率和速度提升方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，克服了代碼優(yōu)化中的正確性瓶頸，進(jìn)而確保生成的優(yōu)化代碼在實(shí)際應(yīng)用中具有高正確性和穩(wěn)定性。

36、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本申請(qǐng)。

技術(shù)特征：

1.一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，其特征在于，所述代碼提交的排序按照?qǐng)?zhí)行時(shí)間從慢到快進(jìn)行。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，其特征在于，構(gòu)建問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集的步驟包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，其特征在于，所述大語(yǔ)言模型通過(guò)低秩適應(yīng)方法進(jìn)行參數(shù)微調(diào)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，其特征在于，所述模型合并技術(shù)包括線性模型合并和球面插值，用于調(diào)整模型參數(shù)的權(quán)重比例，以確保優(yōu)化代碼的正確性和性能提升。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，其特征在于，還包括評(píng)估生成的優(yōu)化代碼的正確性和性能。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法，其特征在于，評(píng)估生成的優(yōu)化代碼的正確性和性能是通過(guò)運(yùn)行預(yù)定的測(cè)試用例來(lái)評(píng)估優(yōu)化代碼的性能。

8.一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，還包括優(yōu)化代碼評(píng)估模塊，用于評(píng)估生成的優(yōu)化代碼的正確性和性能。

10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于問(wèn)題導(dǎo)向的代碼優(yōu)化方法及系統(tǒng)。該方法屬于軟件工程領(lǐng)域，旨在解決現(xiàn)有代碼優(yōu)化方法依賴于單一程序員多次提交、忽視全局算法創(chuàng)新的問(wèn)題。該方法通過(guò)收集不同程序員針對(duì)同一問(wèn)題的多次代碼提交，構(gòu)建問(wèn)題導(dǎo)向的數(shù)據(jù)集，利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行訓(xùn)練生成優(yōu)化代碼。為提升代碼優(yōu)化的正確性和性能，本發(fā)明引入了線性模型合并和球面插值等模型合并技術(shù)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建模塊、大語(yǔ)言模型訓(xùn)練模塊和模型合并模塊，各模塊協(xié)同工作，完成從數(shù)據(jù)集構(gòu)建到優(yōu)化代碼生成的全過(guò)程。本發(fā)明的方法在優(yōu)化比率和速度提升方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)全局算法創(chuàng)新和高效的代碼性能優(yōu)化，具有廣泛的應(yīng)用前景。

技術(shù)研發(fā)人員：王文海,葉童,張旭鴻
受保護(hù)的技術(shù)使用者：浙江大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19