[논문리뷰] On Pretraining for Project-Level Code Completion

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저자: Maksim Sapronov, Evgeniy Glukhov

핵심 연구 목표

본 연구는 코드 언어 모델(Code LLMs)이 코드베이스 전체의 컨텍스트를 활용하여 정확하고 컨텍스트를 인지하는 코드 완성을 생성하도록 돕기 위해, 저장소 수준(repository-level) 사전 훈련 전략이 OpenCoder 1.5B 모델의 컨텍스트 내 학습 능력에 미치는 영향을 조사하는 것을 목표로 합니다. 특히 다양한 저장소 처리 전략("context composers")의 효과를 평가하고, 제한된 데이터와 컴퓨팅 자원 환경에서도 프로젝트 수준 코드 완성을 달성하고자 합니다.

핵심 방법론

OpenCoder 1.5B 모델의 컨텍스트 창을 4,096 토큰에서 16,384 토큰으로 확장하기 위해, 추가 10억(1B) 토큰의 큐레이션된 저장소 수준 데이터로 사전 훈련을 수행했습니다. 이 과정에서 RoPE(Rotary Positional Embedding)의 기본 주파수(θ)를 10,000에서 500,000으로 조정하는 ABF(Attention Based Frequencies) 접근 방식을 적용했습니다. 평가는 Long Code Arena 벤치마크의 프로젝트 수준 코드 완성 작업에서 Exact Match 지표를 사용하여 infile 및 inproject 카테고리에서 다양한 컨텍스트 컴포저의 성능을 비교했습니다.

주요 결과

경쟁 모델들이 수천억 개의 토큰을 사용하는 것에 비해 적은 1B 토큰의 데이터셋으로도, 모델은 Long Code Arena 벤치마크에서 45.2점부터 48.8점에 이르는 state-of-the-art 수준의 성능을 달성했습니다. 특히, 저장소 수준 사전 훈련으로 최대 +22.6의 repository-context boost를 보였으며, 이러한 성능 향상의 주된 요인은 특정 시퀀스 구성보다는 새로운 RoPE 스케일링 파라미터에 대한 적응임이 밝혀졌습니다. 단순한 파일 수준 훈련 방식도 효과적임을 입증했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 **상대적으로 적은 훈련 데이터셋 (1B 토큰)**과 단순한 컨텍스트 컴포저로도 프로젝트 수준 코드 완성에서 최신 성능을 달성할 수 있음을 보여줍니다. 이는 대규모 언어 모델의 긴 컨텍스트 훈련에 필요한 데이터 및 컴퓨팅 자원 요구사항을 크게 완화하여, 더 많은 연구자와 엔지니어들이 이 분야에 접근할 수 있도록 장벽을 낮춥니다. 특히 RoPE 스케일링과 같은 아키텍처 조정이 특정 컨텍스트 구성 전략보다 더 큰 영향을 미친다는 점은 효율적인 모델 개발 방향을 제시합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.