Execution Feedback：利用单元测试报错信息作为RLHF奖励信号微调代码模型

利用单元测试报错信息作为RLHF奖励信号微调代码模型

大家好！今天我们来探讨一个非常有趣且实用的课题：如何利用单元测试的报错信息作为强化学习人类反馈（RLHF）的奖励信号，来微调代码模型。

1. 代码模型微调的挑战与机遇

代码模型的微调，旨在让模型在特定任务或领域上表现得更好。通常，我们会使用大量标注好的数据进行监督学习，让模型学习输入与输出之间的映射关系。然而，高质量的标注数据往往难以获取，尤其是对于复杂的编程任务。此外，监督学习只能让模型模仿已有的数据，难以让模型具备创造性和解决问题的能力。

强化学习（RL）提供了一种不同的思路。通过定义奖励函数，我们可以引导模型朝着我们期望的方向学习。但是，设计一个合适的奖励函数并不容易。如果奖励函数过于稀疏，模型可能难以探索到有用的策略。如果奖励函数过于复杂，模型可能会陷入局部最优解。

近年来，RLHF 逐渐成为一种流行的模型微调方法。它的核心思想是利用人类的反馈来指导模型的学习。例如，我们可以让多个程序员对模型生成的代码进行评价，然后将这些评价作为奖励信号，来训练模型。然而，获取人类反馈的成本很高，而且主观性较强。

那么，有没有一种既经济又客观的奖励信号呢？单元测试的报错信息，或许是一个不错的选择。

2. 单元测试报错信息作为奖励信号的优势

单元测试是软件开发过程中不可或缺的一环。它通过编写一系列的测试用例，来验证代码的正确性。如果代码存在 bug，单元测试就会报错，并提供详细的错误信息。

将单元测试的报错信息作为奖励信号，具有以下优势：

• 客观性: 单元测试的结果是客观的，不会受到主观因素的影响。
• 细粒度: 单元测试可以提供细粒度的反馈，指出代码中具体的错误位置和类型。
• 自动化: 单元测试可以自动运行，无需人工干预。
• 可扩展性: 可以根据需要编写更多的单元测试，来覆盖更多的代码场景。
• 易于获取: 单元测试通常已经存在于代码库中，无需额外标注数据。

3. 算法框架：RLHF与单元测试的结合

我们提出一个利用单元测试报错信息进行RLHF微调代码模型的算法框架。这个框架主要包含以下几个步骤：

1. 问题定义: 定义一个具体的编程任务，例如：实现一个排序算法，或者解决一个特定的 bug。
2. 初始代码模型: 使用一个预训练的代码模型作为起点，例如 CodeGen, CodeT5, 或 StarCoder。
3. 生成代码: 给定一个编程任务，使用代码模型生成一段代码。
4. 运行单元测试: 运行与该编程任务相关的单元测试。
5. 计算奖励: 根据单元测试的报错信息，计算奖励值。
6. 模型更新: 使用强化学习算法，根据奖励值更新代码模型的参数。
7. 迭代: 重复步骤 3-6，直到模型达到预期的性能。

4. 奖励函数的设计

奖励函数的设计至关重要，它直接影响模型的学习效果。以下是一些常用的奖励函数设计方法：

• 二元奖励: 如果所有单元测试都通过，则奖励为 1；否则，奖励为 0。
• 通过率奖励: 奖励等于通过的单元测试的数量除以总的单元测试数量。
• 错误类型奖励: 不同的错误类型可以赋予不同的惩罚值。例如，语法错误的惩罚值可以低于逻辑错误的惩罚值。
• 错误信息奖励: 分析单元测试的错误信息，提取关键信息，作为奖励的一部分。例如，如果错误信息中包含 "IndexError"，则可以给予一定的惩罚。
• 代码相似度奖励: 奖励与目标代码的相似度。可以使用代码编辑距离（Levenshtein distance）或者代码嵌入向量的余弦相似度来衡量代码相似度。

下面是一个示例奖励函数的Python代码：

def calculate_reward(test_results):
  """
  根据单元测试结果计算奖励。

  Args:
    test_results: 单元测试结果，例如：
      [
        {"test_name": "test_sort_empty_list", "passed": True},
        {"test_name": "test_sort_positive_numbers", "passed": False, "error_message": "AssertionError: [2, 1] != [1, 2]"},
        {"test_name": "test_sort_negative_numbers", "passed": True},
      ]

  Returns:
    奖励值。
  """
  total_tests = len(test_results)
  passed_tests = sum(1 for result in test_results if result["passed"])
  pass_rate = passed_tests / total_tests

  # 基本的通过率奖励
  reward = pass_rate

  # 错误类型惩罚
  for result in test_results:
    if not result["passed"]:
      error_message = result.get("error_message", "").lower()
      if "indexerror" in error_message:
        reward -= 0.1  # 索引错误惩罚
      elif "typeerror" in error_message:
        reward -= 0.05 # 类型错误惩罚
      elif "assertionerror" in error_message:
        reward -= 0.08 # 断言错误惩罚

  # 保证奖励在 [-1, 1] 范围内
  reward = max(-1, min(1, reward))

  return reward

5. 强化学习算法的选择

常用的强化学习算法包括：

• 策略梯度算法 (Policy Gradient): 例如 REINFORCE, PPO, TRPO。策略梯度算法直接优化策略函数，使其能够生成更好的代码。
• 价值函数算法 (Value-based): 例如 Q-learning, SARSA。价值函数算法学习一个价值函数，用于评估代码的质量，然后根据价值函数选择最佳的代码生成策略。
• Actor-Critic 算法: Actor-Critic 算法结合了策略梯度算法和价值函数算法的优点。Actor 用于生成代码，Critic 用于评估代码的质量，并指导 Actor 的学习。

PPO（Proximal Policy Optimization）算法因其稳定性和易用性，是一个不错的选择。PPO 通过限制策略更新的幅度，来避免策略发生剧烈变化，从而提高训练的稳定性。

6. 代码实现：一个简单的示例

为了更好地理解上述框架，我们提供一个简单的示例，使用 PPO 算法和单元测试报错信息来微调一个代码模型，使其能够正确地实现一个排序算法。

6.1 环境搭建

我们需要安装以下依赖库：

pip install transformers torch numpy pytest

6.2 代码模型

我们使用 Hugging Face 的 transformers 库来加载一个预训练的代码模型。这里我们选择 codegen-350M-multi 作为示例。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "Salesforce/codegen-350M-multi"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

6.3 单元测试

我们编写一些单元测试来验证排序算法的正确性。

import pytest

def sort_list(lst):
  """
  一个简单的排序算法。
  """
  # TODO: 实现排序算法
  return lst # 暂时返回原列表

def test_sort_empty_list():
  assert sort_list([]) == []

def test_sort_positive_numbers():
  assert sort_list([2, 1]) == [1, 2]

def test_sort_negative_numbers():
  assert sort_list([-2, -1]) == [-2, -1] # Bug! 应该为 [-2, -1]

def test_sort_mixed_numbers():
  assert sort_list([-1, 0, 1]) == [-1, 0, 1]

6.4 强化学习Agent

我们使用 PyTorch 实现一个简单的 PPO Agent。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.distributions import Categorical
import numpy as np

class Actor(nn.Module):
  def __init__(self, vocab_size):
    super(Actor, self).__init__()
    self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, 128)
    self.lstm = nn.LSTM(128, 256, batch_first=True)
    self.linear = nn.Linear(256, vocab_size)

  def forward(self, x):
    embedded = self.embedding(x)
    output, _ = self.lstm(embedded)
    logits = self.linear(output)
    probs = torch.softmax(logits, dim=-1)
    return probs

class Critic(nn.Module):
  def __init__(self):
    super(Critic, self).__init__()
    self.linear1 = nn.Linear(256, 128)
    self.linear2 = nn.Linear(128, 1)

  def forward(self, x):
    x = torch.relu(self.linear1(x))
    value = self.linear2(x)
    return value

class PPOAgent:
  def __init__(self, vocab_size, learning_rate=1e-4, gamma=0.99, clip_ratio=0.2):
    self.actor = Actor(vocab_size)
    self.critic = Critic()
    self.actor_optimizer = optim.Adam(self.actor.parameters(), lr=learning_rate)
    self.critic_optimizer = optim.Adam(self.critic.parameters(), lr=learning_rate)
    self.gamma = gamma
    self.clip_ratio = clip_ratio

  def select_action(self, state):
    state = torch.tensor(state, dtype=torch.long).unsqueeze(0)
    probs = self.actor(state)
    m = Categorical(probs.squeeze(0)[-1]) #只取最后一个token的概率
    action = m.sample()
    return action.item(), m.log_prob(action)

  def compute_advantage(self, rewards, values, dones):
    advantages = torch.zeros_like(torch.tensor(rewards, dtype=torch.float))
    last_advantage = 0
    for t in reversed(range(len(rewards))):
      if dones[t]:
        last_advantage = 0
      delta = rewards[t] + self.gamma * values[t+1] * (1-dones[t]) - values[t]
      advantages[t] = delta + self.gamma * 0.95 * last_advantage * (1-dones[t]) #GAE
      last_advantage = advantages[t]
    return advantages

  def update(self, states, actions, log_probs, rewards, values, dones):
    states = torch.tensor(states, dtype=torch.long)
    actions = torch.tensor(actions, dtype=torch.long)
    log_probs = torch.tensor(log_probs, dtype=torch.float)
    rewards = torch.tensor(rewards, dtype=torch.float)
    values = torch.tensor(values, dtype=torch.float)
    advantages = self.compute_advantage(rewards, values[:-1], dones)

    # Actor update
    probs = self.actor(states)
    dist = Categorical(probs.gather(1, actions.unsqueeze(1)))
    new_log_probs = dist.log_prob(actions)
    ratio = torch.exp(new_log_probs - log_probs)
    clip_adv = torch.clamp(ratio, 1-self.clip_ratio, 1+self.clip_ratio) * advantages
    actor_loss = -torch.min(ratio * advantages, clip_adv).mean()

    self.actor_optimizer.zero_grad()
    actor_loss.backward()
    self.actor_optimizer.step()

    # Critic update
    new_values = self.critic(states).squeeze()
    critic_loss = (new_values - rewards).pow(2).mean() #使用rewards作为target
    self.critic_optimizer.zero_grad()
    critic_loss.backward()
    self.critic_optimizer.step()

6.5 训练循环

def run_tests(code_string):
  """
  运行单元测试，并返回测试结果。
  """
  try:
    # 将生成的代码写入文件
    with open("temp_sort.py", "w") as f:
      f.write(code_string)

    # 导入生成的代码
    import temp_sort
    global sort_list
    sort_list = temp_sort.sort_list

    # 运行单元测试
    test_results = []
    test_names = ["test_sort_empty_list", "test_sort_positive_numbers", "test_sort_negative_numbers", "test_sort_mixed_numbers"]
    for test_name in test_names:
      try:
        globals()[test_name]()
        test_results.append({"test_name": test_name, "passed": True})
      except AssertionError as e:
        test_results.append({"test_name": test_name, "passed": False, "error_message": str(e)})
      except Exception as e:
        test_results.append({"test_name": test_name, "passed": False, "error_message": str(e)})

    return test_results

  except Exception as e:
    return [{"test_name": "all", "passed": False, "error_message": str(e)}] #编译错误

  finally:
    # 清理临时文件
    import os
    try:
      os.remove("temp_sort.py")
      del temp_sort #避免import错误
      del globals()['sort_list']
    except:
      pass

def generate_code(prompt, model, tokenizer, max_length=50):
  """
  使用代码模型生成代码。
  """
  input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
  output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
  generated_code = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
  return generated_code

# 初始化
vocab_size = tokenizer.vocab_size
agent = PPOAgent(vocab_size)
prompt = "def sort_list(lst):n  """Sorts a list of numbers."""n"
num_episodes = 100

for episode in range(num_episodes):
  states = []
  actions = []
  log_probs = []
  rewards = []
  values = []
  dones = []

  # 生成代码
  generated_code = generate_code(prompt, model, tokenizer)
  code_string = prompt + generated_code
  states.append(tokenizer.encode(code_string))

  # 运行单元测试
  test_results = run_tests(code_string)

  # 计算奖励
  reward = calculate_reward(test_results)

  # 选择action (这里简化，直接将生成的token作为action)
  action = tokenizer.encode(generated_code)[-1] #最后一个token
  log_prob = 0 #简化，不计算
  values.append(0) #简化，不计算

  actions.append(action)
  log_probs.append(log_prob)
  rewards.append(reward)
  dones.append(1)

  # 更新模型
  if episode % 10 == 0:
    print(f"Episode {episode}, Reward: {reward}")
    agent.update(states, actions, log_probs, rewards, values, dones)

注意:

• 这是一个简化的示例，仅用于演示基本原理。实际应用中，需要更复杂的代码模型、强化学习算法和奖励函数。
• 需要根据实际情况调整超参数，例如学习率、奖励系数等。
• 这个例子中的Action直接使用token，实际需要更复杂的Action space和state space定义。
• run_tests 函数通过写入临时文件并导入的方式来运行单元测试。这可能存在安全风险，需要谨慎处理。

7. 进一步的改进方向

• 更复杂的奖励函数: 可以结合多种奖励信号，例如代码覆盖率、代码复杂度等。
• 课程学习: 可以从简单的编程任务开始，逐步增加难度。
• 模仿学习: 可以先使用监督学习，让模型学习一些基本的编程知识，然后再使用强化学习进行微调。
• 代码结构化表示: 使用抽象语法树 (AST) 或其他代码结构化表示方式，可以更好地捕捉代码的语义信息。
• 多智能体强化学习: 可以训练多个代码模型，让它们相互协作，共同解决编程问题。
• 使用更强大的代码模型: 选择参数量更大的代码模型，例如 CodeGen-16B 或 StarCoder-15B，可以获得更好的性能。

表格：奖励函数的示例

奖励信号	描述	优点	缺点
二元奖励	所有单元测试通过，奖励为 1；否则，奖励为 0。	简单易用，易于实现。	奖励稀疏，难以指导模型的学习。
通过率奖励	奖励等于通过的单元测试的数量除以总的单元测试数量。	奖励更密集，可以更好地指导模型的学习。	可能导致模型只关注通过率，而忽略了代码的质量。
错误类型奖励	不同的错误类型可以赋予不同的惩罚值。	可以引导模型避免特定的错误类型。	需要仔细设计错误类型的分类和惩罚值，否则可能导致模型学习到错误的策略。
错误信息奖励	分析单元测试的错误信息，提取关键信息，作为奖励的一部分。	可以更精确地指导模型的学习。	需要复杂的自然语言处理技术来分析错误信息，实现难度较高。
代码相似度奖励	奖励与目标代码的相似度。	可以引导模型生成更接近目标代码的代码。	需要预先准备目标代码，且相似度度量方式的选择会影响结果。对于没有标准答案的任务，该方法不适用。

代码模型的微调是一个迭代的过程，需要不断地尝试和改进。

8. 局限性与挑战

尽管使用单元测试报错信息作为奖励信号具有诸多优势，但也存在一些局限性和挑战：

• 单元测试的质量: 如果单元测试的质量不高，例如覆盖率不足，或者测试用例编写不合理，那么即使模型通过了所有的单元测试，也不能保证代码的质量。
• 奖励函数的泛化能力: 奖励函数的设计需要考虑泛化能力，避免模型只在特定的测试用例上表现良好，而在其他情况下表现不佳。
• 探索与利用的平衡: 强化学习需要在探索和利用之间找到平衡。如果模型只关注当前的奖励，可能会陷入局部最优解。
• 代码生成的安全性: 代码模型生成的代码可能存在安全漏洞，需要进行安全测试和修复。
• 奖励信号的延迟: 单元测试的运行需要一定的时间，这会导致奖励信号的延迟。奖励信号的延迟会影响强化学习算法的收敛速度。
• 环境的构建: 需要构建一个能够运行代码并执行单元测试的环境。这个环境需要具备一定的稳定性和可靠性。
• 可扩展性: 当编程任务变得更加复杂时，需要编写更多的单元测试，并调整奖励函数，以适应新的任务。

9. 结论：利用单元测试改进代码模型

总而言之，利用单元测试的报错信息作为 RLHF 的奖励信号，为代码模型的微调提供了一种经济、客观且自动化的方法。虽然存在一些挑战，但随着强化学习和自然语言处理技术的不断发展，这种方法在代码生成、代码修复和代码优化等领域具有广阔的应用前景。通过不断地探索和改进，我们可以构建更加智能和可靠的代码模型，从而提高软件开发的效率和质量。

代码质量的提升依赖于巧妙的奖励设计和持续的迭代优化。