LEVER：通过执行实现语言到代码生成的验证学习

大型代码预训练语言模型（code LLMs）的出现推动了自然语言到代码生成任务的重大进展。当前最先进的方法通常结合大语言模型的解码过程，辅以基于测试用例或执行结果启发式规则的样本剪枝与重排序策略。然而，在许多真实场景下的自然语言到代码应用中，获取有效的测试用例极为困难；同时，现有的启发式方法难以充分捕捉执行结果中的语义特征（如数据类型、取值范围等），而这些特征往往直接反映了程序的正确性。为此，本文提出 LEVER——一种通过学习利用程序执行结果来验证生成代码的简单有效方法，以提升自然语言到代码生成的性能。具体而言，我们训练验证器（verifiers），使其能够根据自然语言输入、生成的程序及其执行结果，判断该程序是否正确。随后，通过将验证得分与原始 LLM 的生成概率相结合，并对具有相同执行结果的程序进行归一化处理，实现对候选程序的重排序。在涵盖表格问答（table QA）、数学问答（math QA）以及基础 Python 编程三个领域的四个数据集上，LEVER 均显著优于基础代码 LLM（以 code-davinci-002 为例，性能提升达 4.6% 至 10.9%），并在所有数据集上取得了新的最先进（SOTA）结果。