シード・ディフュージョンはコード生成タスクでどのようなパフォーマンスを発揮するのか？

2025-08-19

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シード・ディフュージョンは、複数の権威あるコードレビューベンチマークで優れたパフォーマンスを示しています：

性能は、LiveCodeBench、Bigcode Bench、Mbpp、Human Evalなどのベンチマークにおいて、同じサイズの自己回帰モデルに匹敵する。
コード編集タスクにおいて、拡散モデルは、その大局的な観点の特性により、従来の自己回帰モデルよりも優れている。
変数名の変更、関数のリファクタリングなど、構造化された推論を必要とするタスクの処理に特に長けており、修正のグローバルな一貫性を確保できる。

これは主に、マスク拡散訓練によってコード補完能力を学習し、編集拡散訓練によってグローバル合理性を向上させるという、2段階の訓練メカニズムによるものだ。

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