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English(EN) OctoLong: Mid-Training On Cross-Repository Code Contexts Enhances Long-Context Modeling

OctoLong 管道通过广泛的代码上下文增强语言模型

研究人员推出了 OctoLong,这是一个旨在增强语言模型长上下文建模能力的新管道。该管道利用 AST 解析器、语言服务器后端和包管理器来策划广泛的、富含依赖关系的代码上下文。使用此方法训练的所得 OctoLong-Instruct 模型在需要长距离检索、状态跟踪和仓库级别代码理解的任务中表现出显著的改进,即使 OctoLong 数据仅替换了传统训练语料库的一小部分。 AI

影响 通过提高语言模型处理和理解广泛代码上下文的能力,这项研究可能带来更强大的用于复杂编码和代理任务的语言模型。

排序理由 该集群描述了一篇详细介绍改进语言模型新方法的最新研究论文。

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OctoLong 管道通过广泛的代码上下文增强语言模型

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Indraneil Paul, Falko Helm, Goran Glava\v{s}, Iryna Gurevych ·

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  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    OctoLong:跨仓库代码上下文的中间训练增强长上下文建模

    Context lengths of language models (LMs) have dramatically increased, driven by the demands for in-context learning, self-improvement, and long-horizon agentic workflows. Existing long-context corpora, however, are dominated by books, academic articles, and code repositories, whi…