arrow
返回

Assessing Small Language Models for Code Generation: An Empirical Study with Benchmarks

delete2026-02-13
delete0
delete
OA
AI
M
Md Mahade Hasan
M
Muhammad Waseem
K
Kai‐Kristian Kemell
J
Jussi Rasku
J
Juha Ala-Rantala
P
Pekka Abrahamsson
DOI:10.1016/j.jss.2026.112815delete
delete原文链接
delete分享
delete收藏
查看原文
摘要

摘要

En 中文
• 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
AI总结

AI总结

对已上传原文的论文进行重点信息的提取,主要内容包括:简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。

期刊

Journal of Systems and Software 封面图
Journal of Systems and Software
IF:
4.1
论文数:
5.4K
被引数:
8.4K

机构

暂无机构信息
引用论文

引用论文

A Survey on Optimization Techniques for Edge Artificial Intelligence (AI)边缘人工智能 (AI) 优化技术综述
errSENSORS
IF3.5
err2023-01-22
err21
errOAAI
errSurianarayanan, Chellammal; Lawrence, John Jeyasekaran; Chelliah, Pethuru Raj; Prakash, Edmond; Hewage, Chaminda
err分享
err收藏
Competition-level code generation with AlphaCode使用字母码生成竞争级代码
err2022-12-09
err0
errOAAI
errYujia Li; David Choi; Junyoung Chung; Nate Kushman; Julian Schrittwieser; Rémi Leblond; Tom Eccles; James Keeling; Felix Gimeno; Agustin Dal Lago; Thomas Hubert; Peter Choy; Cyprien de Masson d’Autume; Igor Babuschkin; Xinyun Chen; Po-Sen Huang; Johannes Welbl; Sven Gowal; Alexey Cherepanov; James Molloy; Daniel J. Mankowitz; Esme Sutherland Robson; Pushmeet Kohli; Nando de Freitas; Koray Kavukcuoglu; Oriol Vinyals
err分享
err收藏
A Survey of Machine Learning for Big Code and Naturalness面向大代码和自然性的机器学习综述
err2018-07-31
err477
errOAAI
errAllamanis, Miltiadis; Barr, Earl T.; Devanbu, Premkumar; Sutton, Charles
err分享
err收藏
没有更多内容