WarriorCoder

WarriorCoder是华南理工大学计算机科学与工程学院与微软合作推出的一款代码生成大语言模型（LLM）。其创新之处在于模拟不同专家模型之间的对抗，以生成高质量的训练数据，从而显著提升模型的性能。与传统方法不同，WarriorCoder摒弃了对现有专有模型或数据集的依赖，而是采用从零开始挖掘指令的方式，并结合Elo评分系统和裁判模型来评估对抗效果，最终选择最佳响应作为训练数据。通过整合多个开源代码专家模型的优势，WarriorCoder避免了人为干预和系统偏见，在代码生成、推理以及库的应用等任务表现出了新的SOTA性能，展示出强大的泛化能力和数据多样性。

WarriorCoder的主要功能包括代码生成、代码优化、代码调试、代码推理、库和框架的应用以及多语言支持。该模型利用专家对抗框架搭建竞技场，让多个先进的代码专家模型相互对抗，通过指令挖掘、难度评估与去重、Elo评分系统、训练与优化等技术原理，实现对抗效果的评估和模型性能的提升。WarriorCoder在自动化代码生成、代码优化与重构、代码调试与修复、编程教育辅助以及跨语言代码转换等应用场景具有广泛的潜在应用。

WarriorCoder的项目地址可参考arXiv技术论文https://arxiv.org/pdf/2412.17395。用户可以使用WarriorCoder进行代码生成，只需提供自然语言描述，即可快速生成相应的代码。该工具还能够提供代码优化建议、辅助代码调试与修复，且不需要专业知识即可使用，旨在简化编程过程，适用于各种开发需求。