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Assessing Small Language Models for Code Generation: An Empirical Study with Benchmarks
DOI:10.1016/j.jss.2026.112815.png)
摘要
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• 评估了20个开源小型语言模型(SLMs)在五个代码生成基准上的表现,涵盖了代码合成、总结和修复等任务。
• 识别出多个紧凑型SLMs(参数量<3B)能在资源需求较低的情况下达到有竞争力的性能,因此适合在内存受限的环境中部署。
• 较大的SLMs提供更高的准确性,但需要多达4倍的资源(显存)才能实现pass@1指标10%的提升,凸显了SLMs在性能与效率上的明确权衡。
• 不同编程语言间未观察到具有统计学意义的性能差异,表明SLMs在研究中测试的编程语言内,对多语言代码生成任务具有良好的泛化性。
Keyword:
Small Language Models
Code Generation
Empirical Study
Benchmarks
Software Engineering
Generative AI
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