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记忆牢笼还是概括之路？上海交通大学与加州大学圣地亚哥分校联合团队破解大模型代码生成谜题
在充满挑战与机遇的人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经在多个场景中展现了惊人的潜力。从语言生成到机器翻译，这些模型不断突破界限。而在软件开发这一专业化领域，它们似乎成为了一种理想的助手——帮助程序员从自然语言描述中生成代码，或通过提示优化现有程序。然而，尽管模型的能力令人惊叹，它们也面临着不可忽视的问题：是否能真正理解编程逻辑，还是仅仅在“记住”和“复述”？
来自上海交通大学与加州大学圣地亚哥分校联合研究团队敏锐地捕捉到这一点。他们发现，尽管LLMs在面对“原始问题”时能够生成正确答案，但在面对这些问题的“变体”时，表现往往显著下降。这种现象被称为“记忆化”（memorization）。问题在于，这种记忆化现象可能意味着模型只是简单地记住了训练中见过的例子，而非真正掌握了解决问题的能力。当问题稍作修改时，例如换一种措辞表达，或者稍微调整逻辑结构，模型的回答会暴露出缺乏泛化能力的短板。这个矛盾便是“记忆”与“概括”之间的对立。
3 月 5 日，他们发表的论文《《Memorize or Generalize? Evaluating LLM Code Generation with Evolved Questions》》直击问题核心——模型究竟是在复述训练数据，还是掌握了真正的理解与推理？从语义层面，“记忆”指的是模型复现训练时遇到的具体例子，而“概括”则意味着能够超越训练数据范围，将已知知识应用到新情况中。尤其在代码生成领域，这两种能力的平衡显得尤为重要。代码生成不仅要求模型能够正确输出程序，还需要它对多变的需求表述具备灵活适应的能力。
这一工作的研究团队堪称学界与技术界的强强联合。来自上海交通大学的Wentao Chen，以及加州大学圣地亚哥分校的Lizhe Zhang, Li Zhong, Letian Peng, Zilong Wang, Jingbo Shang，携手聚焦于代码生成任务中的核心难题。他们以深厚的技术积累和创新视角，提出了一种名为“多层次进化框架”的方法。这一框架通过对问题进行突变、改写和代码重写，从多个层次模拟了现实中可能发生的变体场景，检验模型应对能力。同时他们引入了“记忆化评分”这一全新指标，结合代码的准确性和结构相似性，量化模型的记忆化水平。
研究不仅揭示了专注代码生成的LLMs（如Qwen2.5-Coder-7B）在原始任务上的优异表现和在变体任务上的显著下滑，还分析了现有缓解记忆化问题的方法，如监督微调、强化学习和问题翻译。这些尝试的成效与局限，为未来的技术改进指明了方向。通过这一研究，团队为理解LLMs在面对变体问题时的能力缺陷提供了新的视角，也为更健壮、更泛化的模型设计奠定了基础。
背景与问题概述
传统的代码生成评估方法通常集中在测试功能正确性上，即通过运行代码来验证其是否满足问题描述中的功能要求。这种方法固然能检验代码的表面有效性，却无法揭示模型生成代码时所依赖的潜在机制。换言之，传统评估并不区分模型是通过“真正理解”问题逻辑生成解答，还是简单地“记住”了训练数据中的实例。尤其在代码生成这一高度结构化的领域，仅凭记忆训练示例可能会导致模型的泛化能力薄弱，难以应对略微变动的问题。
记忆化（memorization）这一现象在LLMs中表现得尤为明显。当模型面对训练中见过的类似问题时，往往能给出高准确率的答案；然而当问题稍作变化，例如文本结构发生改变、句子用词被替换，甚至输入代码逻辑被调整，模型的表现便会显著下降。这种差异揭示出模型在训练后阶段倾向于直接复述“记住”的信息，而非基于对问题逻辑的深层推理解决任务。这种现象不仅限制了模型在实际场景中的灵活性，也暴露出现有评估方法的短板。
研究团队敏锐地意识到这一点，并提出了一个关键的问题：如何科学地设计评估机制，区分模型的“记忆”与“真正理解”？换言之，当模型生成代码时，如何判断其是通过深刻的逻辑推理得出解答，还是单纯地重现了训练集中学到的模式？
为了解决这一问题，团队创新性地提出了“进化问题”（Evolved Questions）的概念。这种方法通过构建问题的变体，模拟实际中用户对代码需求的多样性与复杂性。在这项研究中，进化问题通过三种策略实现：突变（mutation）、改写（paraphrasing）和代码重写（code-rewriting）。突变在文本表面引入轻微的噪声，例如字符错乱或随机大小写；改写改变句子的措辞和语法，但保持语义一致；而代码重写则更进一步，通过调整逻辑或结构生成全新解答。这些变体不仅有效测试了模型的记忆化倾向，也为评估其真正的推理能力提供了全新视角。
通过进化问题，研究团队不仅揭示了现有模型在代码生成任务中对记忆的依赖，更引导我们重新思考什么样的能力构成了“智能”。模型在变体问题上的表现不再仅仅是技术指标的体现，更是理解和泛化能力的重要衡量。这一方法开创了新评估思路，也为未来的模型开发指明了方向。它让我们意识到，真正的智能并不仅仅在于“能答”，而更在于面对变化时的“会答”。
方法学：多层次进化框架
探索大语言模型（LLMs）是否真正理解问题、亦或只是机械地“复述”，需要设计出能够剖析模型能力的创新性方法。研究团队提出了一个精妙的“多层次进化框架”，从不同维度将测试任务转变为模型难以仅靠记忆解决的挑战。这一框架的核心在于创造进化问题，通过模拟可能遇到的文本变化，检验模型在文本、语义和代码层面的泛化能力。
图1：文本、语义和代码空间中多级演化方法的工作流程。这些空间内具有相同颜色的框共享相同的规范解决方案。变异（mut）、释义（par）和代码重写（rew）分别在文本空间、语义空间和代码空间中增加了噪声。最后，它们将被映射回文本空间，作为进化的问题xmut、xpar、xrew。添加噪声和映射的进化过程都是由专业模型G（GPT-4o）进行的，如灰色机器人所示。我们将这个框架称为多层次进化。
多层次进化框架的设计建立在对自然语言到代码生成过程的系统化理解之上。具体来说，问题描述被映射为语义表示，随后通过专业模型推理生成代码解决方案。嵌入层 E将输入问题 x映射为语义空间中的表示 y=E(x)y = E(x)，专业模型 G则基于语义表示生成最终代码 z=G(y)z = G(y)。整个流程可视为从文本空间 T到代码空间 C 的转换：
在此框架下，为了测试模型能力，研究者从文本、语义、代码三个层面引入不同形式的“噪声”，构建变体问题。这些噪声不仅改变了问题的表述形式，还创造了多种多样的评估角度。
图2：问题翻译过程的示意图。每个空间内相同颜色的内框共享相同的规范解。我们首先要求目标模型M（蓝色机器人）基于x（Gen1）生成代码响应zresp，然后使用专业模型G（灰色机器人）将其翻译回新的代码xtrans（Trans）；最后，我们要求tar模型G找出它们的差异并生成最终响应zaug。
首先是“突变进化”（Mutation Evolution）。这一方法在问题的文本层面进行微调，比如通过词语的重新排列、大小写的随机变化等操作，加入了表层噪声。尽管文本的表述显得凌乱，但其核心语义依然保持不变。这种变体旨在测试模型对表层记忆的依赖程度。一个典型案例是原问题“编写一个函数计算矩形面积”被改为“wrITE a fUnCTIon T0 fnid teh area oF A R3cT4nglE”。原意未变，但表述更加“混乱”，如果模型仅基于记忆生成答案，很可能会出错。
接下来是“改写进化”（Paraphrasing Evolution）。相比于突变进化，这种方法进一步挑战模型的理解能力。改写进化通过改变句式和措辞，使问题在语义空间内发生轻微扰动，而语义本质上仍然相同。例如“写一个函数计算矩形的面积”可能被改写为“创建一个函数以计算矩形面积”。在这种情况下，模型是否能够在不同表达方式下仍然正确生成代码，成为评估其泛化能力的关键。
最后是“代码重写进化”（Code-Rewriting Evolution），这是最具挑战性的一种方法。在这一层次，研究者改变了问题所对应代码的逻辑和结构，生成全新的地面真值。以矩形面积计算为例，新的问题可能要求根据矩形周长和一条边计算面积，而不是原本的两边长。这种问题引入了更多的逻辑复杂度，测试模型在逻辑变换下的适应性。
为了科学量化模型的记忆化倾向，研究者提出了一种“记忆化评分”方法。这一评分不仅结合了变体任务与原始任务之间的准确率差异，还分析了代码结构相似性（通过抽象语法树，AST）。具体来说，记忆化分数由以下组成：首先，通过模型在原始问题与突变、改写、代码重写问题中的准确率差值，评估模型是否对训练数据依赖过重。其次，考察生成代码与原始训练解答的AST相似性，揭示模型对结构性记忆的偏好。高分数表明模型过度依赖记忆，泛化能力较弱。
这种记忆化评分为研究提供了定量支持，而多层次进化框架则为评估模型能力带来了全面和深刻的视角。不再仅仅考察“能否解决问题”，而是深入探讨“如何解决问题”，真正推动了对LLM代码生成能力的理解和改进。
缓解记忆化的策略与实验设计
要解决大语言模型（LLMs）在代码生成任务中的记忆化问题，研究团队探索了几种缓解策略，并设计了周密的实验进行评估。这些方法不仅尝试降低模型对训练数据的依赖，还旨在增强其对变体问题的泛化能力。在理论和实践层面，这些策略都具有很大的启发意义。
首先，从监督微调（Supervised Fine-Tuning）出发，研究者提出了一种利用数据集组合的方法。这里的数据集分为“代码重写数据集”和“半原始数据集”。在前者中，模型完全基于变体问题训练，而后者则是在保留一部分原始问题的基础上添加代码重写问题。这种训练策略的设计意图在于平衡模型对原始数据集和变体任务的适应能力。然而，尽管监督微调能够提升模型在原始任务上的表现，但却未能有效缓解记忆化问题。实验表明，模型往往仍倾向于记忆原始问题解答，且在应对代码重写任务时表现出显著下降。
相比之下，强化学习（Reinforcement Learning）提供了一种更为直接的优化方式。在实验中，研究者采用了直接偏好优化（DPO）这一技术。DPO通过定义“赢家”和“输家”的标签来引导模型决策，其中代码重写数据集的解答被标记为“赢家”，原始数据集的解答则为“输家”。这种方式避免了记忆化倾向，但也伴随着原始数据集性能的显著下降。研究团队指出，这可能是因为DPO过于偏向代码重写问题，而忽视了原始问题的整体重要性。
另一项创新策略是问题翻译（Problem Translation）。这一策略通过逆向映射的方式，让模型以不同的视角看待原始问题。在实践中，研究者首先让模型生成原始问题的解答，然后利用专业模型将这一解答翻译成新的问题描述，最后结合原始问题与翻译后问题的差异生成最终解答。这种方法的核心思想在于帮助模型理解语义空间与代码逻辑之间的偏差。然而，问题翻译并非完美——专业模型的翻译可能存在误差，而错误的差异可能会进一步增加问题的复杂性甚至误导目标模型。
为了验证这些策略的有效性，研究团队选择了MBPP-Plus数据集作为实验的基础。这一数据集是原始MBPP数据集的扩展版本，不仅包含378个高质量编程任务，还显著增加了测试用例的数量，使得评估更具鲁棒性。在此基础上，研究者构建了突变、改写和代码重写三种进化数据集。例如，突变数据集通过引入文本表面噪声模拟真实场景下的输入变化；改写数据集则通过改变语句的措辞与结构实现语义扰动；代码重写数据集更是直接改变代码逻辑以测试模型对复杂问题的适应能力。
图3:Qwen2.5-Coder-7B在训练数据集上微调时的损耗曲线。我们可以发现，评估损失在历元20（红线）开始显著增加，这表示LLM开始在训练数据集上过度拟合。记忆可分为早期（红线前）和晚期（红线后）记忆。考虑到后期记忆和过拟合之间的相似效应，我们探索了过拟合之前的早期记忆。
实验过程中，研究团队采用了Qwen2.5系列和Llama系列作为研究对象，其中包括Qwen2.5-Coder-7B和Llama-3.1-8B等模型。这些模型在八块NVIDIA A100 GPU上运行，分别在突变、改写和代码重写数据集上进行性能对比分析。此外，为了保证生成任务的多样性和稳定性，研究团队巧妙地调整了模型的超参数：在数据生成时提升温度以增强创造力，而在推理阶段降低温度确保确定性。
实验结果与讨论
实验展开对大语言模型（LLMs）在原始问题与变体问题上的表现进行了全面分析，揭示了模型在记忆与泛化之间的权衡。研究团队巧妙地通过量化准确率与抽象语法树（AST）相似性变化，深入剖析了记忆化现象的动态演化，并检验了多种缓解策略的有效性。
在性能对比分析中，团队选择了Qwen2.5-Coder-7B和Llama-3.1-8B-Instruct作为研究对象。这些模型在原始问题上的表现毫无悬念地较为出色，例如准确率达60%到70%，部分甚至更高。然而，当面对突变、改写和代码重写等变体问题时，其表现开始显著下降。这一现象尤为明显，尤其在代码重写任务上，一些模型的准确率仅保持在40%左右。这种剧烈的波动表明，尽管LLMs在训练数据集中的问题表现优异，但对于稍作调整的任务却难以适应，过于依赖对训练数据的记忆而非逻辑推理。
另一个值得深究的指标是AST相似性，这一技术从代码结构的角度观察模型生成解答与标准答案的接近程度。实验显示，在重写数据集中，模型生成的代码更倾向于重复原始任务中的模式，而不是体现对重写任务逻辑的深刻理解。此外，记忆化分数的引入进一步揭示了模型对训练数据的依赖程度。该分数综合了准确率差异和AST结构相似性，对模型的记忆化倾向进行量化。实验发现，记忆化分数在微调过程中会逐步上升，尤其在过拟合的后期阶段表现显著，说明模型逐渐遗忘了变体问题的泛化能力。
这一现象的动态演变在微调过程中尤为引人注目。早期记忆化的表现相对温和，主要体现在模型在原始问题上逐渐稳定的高性能上。然而，随着训练的深入，尤其在过拟合之后，模型的记忆化分数开始显著增加。这表明模型逐步“沉迷”于训练数据中的特定模式，而忽略了变体问题的逻辑差异。特别是对于突变和改写问题，尽管这些任务的标准解答与原始问题一致，模型表现仍难以达到期望，进一步凸显其对语义扰动和表面噪声的不敏感。
针对上述挑战，研究团队评估了多种缓解策略。其中，强化学习的直接偏好优化（DPO）方法在降低记忆化分数方面效果显著，但其代价是原始问题性能的下降。这种权衡也体现在问题翻译方法上。问题翻译通过逆向映射生成新问题，有效降低了记忆化分数，但与此同时，它对训练数据的再现能力也有所削弱。两种方法均在代码重写任务中展示了更高的准确率，但它们在保持原始任务性能方面仍然存在局限性。
此外，监督微调的方法在缓解记忆化方面的表现不尽如人意。尽管微调能够提升原始数据的性能，但却加剧了记忆化问题。尤其是在使用“半原始数据集”时，模型更倾向于记忆而非推理，记忆化分数反而更高。这说明，单纯增加变体问题的训练权重并不能从根本上解决泛化问题。
实验结果描绘了一幅复杂的图景：模型的记忆化是一个动态过程，随着训练的深入逐步增强，但其泛化能力却在微调中受到侵蚀。尽管强化学习和问题翻译方法在一定程度上缓解了这一现象，但它们未能完全解决性能权衡的难题。这些发现不仅为未来设计更具鲁棒性的大语言模型提供了重要参考，也为平衡记忆与概括能力的技术探索指明了方向。模型是否能够真正脱离“记忆牢笼”，迈向更高水平的逻辑推理与理解能力，仍是值得继续挖掘的重大课题。
案例研究
在实验的分析中，研究团队特别关注了一个直观但深刻的案例——矩形面积计算问题，用以揭示不同进化方式下大语言模型的表现差异。这一案例不仅清晰地展示了模型在处理简单与变体任务时的逻辑机制，还揭示了其对问题逻辑的潜在误解。
案例研究从一个经典的编程问题展开，即“编写一个函数计算矩形的面积”。这一原始问题简单明了，只需通过输入矩形的两个边长计算面积即可。然而，在进化框架中，研究团队对该问题进行了不同层次的变体处理。比如，通过“突变进化”，原始问题被改写为“wrITE a fUnCTIon T0 fnid teh area oF A R3cT4nglE”，这种文本噪声测试了模型是否会受困于表面表述的扰动；而通过“改写进化”，问题被重新表述为“创建一个函数来计算矩形面积”，以考察模型对语义变化的适应性。最具挑战性的是“代码重写进化”，要求模型通过周长和一条边的长度计算矩形面积，而不是直接给出两边长。这种逻辑上的改变旨在评估模型是否能够真正推理新的解法。
图4：一个原始数据集和三个进化数据集上的规范解决方案。左蓝框是原始数据集、变异数据集和释义数据集的解决方案，右黄框是代码重写数据集的方案。红色箭头代表代码重写进化。
当实验开始后，结果耐人寻味。在原始问题和突变问题上，模型均表现出色，生成的代码几乎完全相同，这表明这些任务对于模型来说并未超出其记忆能力范围。在应对代码重写问题时，大部分模型犯了一个核心错误：错误地假设“周长减去两倍边长”的结果直接是另一个边长，而忽略了正确答案应为上述结果的一半。这一错误反映出模型在面对逻辑变更时存在理解障碍，暴露了记忆化对任务解决的深远影响。即使是通过监督微调训练的模型，其解答也未能避免这一误区，甚至有些回答直接进行了逻辑错误的面积乘积，显得毫无意义。
图5：代码重写问题的响应。红色框代表错误的响应，绿色框代表正确的响应。左上框是基线模型和带有原始数据集的监督微调模型的响应，而右上框是缓解过程中带有代码重写和半数据集的有监督微调模型。底部框是翻译和DPO模型的响应。
除了案例研究之外，他们还详细记录了数据集及实验的构建过程。MBPP-Plus数据集被选为实验的基础，这一数据集基于原始的MBPP任务扩展而来，囊括了378个经过精挑细选的编程任务。相比原数据集，MBPP-Plus在每个任务上增加了大量测试用例，显著提升了评估的可靠性。在此基础上，研究团队进一步构建了突变、改写和代码重写三种进化数据集。突变数据集通过控制文本噪声实现，具体方法包括字符重排、大小写随机化等；改写数据集则通过改变任务描述的措辞和语法，实现了在语义空间中的微扰动；代码重写数据集更复杂，需要GPT-4o重新生成具有全新逻辑结构的解答，再生成对应的新问题描述。
实验的技术环境也值得一提。研究团队采用了Qwen2.5系列和Llama系列的模型，大小分别为7B和8B。这些模型在八块NVIDIA A100 GPU上运行，生成任务时温度参数设置为1，以增强数据集的多样性；而在推理阶段，温度被调至0，确保生成结果的确定性。这种精细的参数设置保障了实验结果的科学性和稳定性。
贡献与研究意义
随着大语言模型（LLMs）在代码生成领域中的应用逐渐普及，我们不禁要问：它们的“聪明才智”是源于真正的理解，还是对训练数据的机械记忆？研究团队带着这个核心问题，不仅揭开了模型性能背后鲜为人知的“记忆化”现象，还通过创新性的方法提供了解决这一难题的全新思路。
这项研究的最大贡献在于建立了一套多层次进化框架，它为LLM的代码生成能力提供了全新的评估视角。与传统的评估方法不同，这一框架通过引入突变、改写和代码重写三种变体问题，不仅测试了模型对任务的理解深度，也揭示了它们对训练数据的过度依赖。突变问题的表面文本噪声挑战了模型是否能跳脱表层记忆，改写问题的语义调整检验了模型对不同表达方式的适应，而代码重写问题则直接将问题逻辑推向复杂化，逼迫模型展示真正的推理能力。这种分层测试手段首次系统地量化了模型在“记忆”与“泛化”之间的差异。
另一个重要突破是研究团队提出的记忆化评分指标。传统的评估往往只关注模型的准确率，而这一新指标则通过结合准确性和抽象语法树（AST）的相似性来全面量化模型的记忆化倾向。通过测量模型在原始任务与变体任务中的表现差异，这一评分揭示了模型在微调和使用过程中的潜在“记忆牢笼”。它为开发者提供了衡量模型理解能力的重要工具，也为未来优化算法的方向提供了科学依据。
实验验证部分更是为这些理论贡献注入了实证力量。团队的分析表明，专注代码生成的LLMs，如Qwen2.5-Coder-7B，确实表现出对记忆的强烈依赖——在原始数据集上的优异成绩显然掩盖了它们在变体任务上的不足。尤其是在面对需要逻辑转换的代码重写任务时，模型的表现显得力不从心。这一发现不仅揭示了当前技术的局限，也让人更加清晰地认识到推动模型从“复述”到“理解”的重要性。
从更广的视角来看，这项研究对代码生成领域的启示深远。数据集的设计与评测方法的创新意义不可忽视，通过构建进化问题，研究团队为未来的模型评估制定了新的标杆，指出了仅依赖简单准确率评估的不足。研究让我们更深刻地理解了提升模型泛化能力与逻辑理解的重要性。无论是应对多样化的用户需求，还是解决更复杂的编程任务，一个真正强大的模型需要摆脱对训练数据的依赖，培养出面对新问题的“直觉”与逻辑分析能力。
这项工作的贡献不仅在于发现问题、解释现象，更在于为解决这些问题提出了实用性的工具和方法。它就像一面镜子，照出了现有模型的优劣，同时也是一盏灯，指明了未来技术发展的方向。若要让LLMs从优秀变得更卓越，这项研究无疑是迈向这一目标的重要一步。（END）
参考资料：https://arxiv.org/abs/2503.02296
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