代码生成模型训练数据准备

代码生成模型的训练数据准备是构建高效模型的基础，涉及从原始代码资源到规范化数据集的转换过程。数据来源通常选取公开的代码仓库，如GitHub等平台，确保数据覆盖多种编程语言和常见任务。收集时需注重多样性，包括算法实现、项目代码和文档片段，以提升模型的泛化能力。

接下来是数据清洗阶段，去除无关元素如个人注释、日志输出或敏感信息，同时统一代码格式，例如标准化缩进和命名约定。对于多语言数据，需按语言分类处理，避免混淆。预处理环节包括代码分词和标记化，将代码解析为模型可识别的令牌序列，并构建输入输出对，例如将自然语言描述映射到对应代码片段。

数据质量至关重要，需人工或自动化工具检查代码正确性，排除错误示例，防止模型学习不良模式。必要时采用数据增强技术，如变量重命名或逻辑等价变换，以增加样本多样性。最终，数据划分为训练集、验证集和测试集，确保模型评估的可靠性。整个过程强调规范性和一致性，为模型学习提供高质量基础。