Code_Search_Model:基于代码大语言模型的代码搜索框架项目

HedgeCode 是一个面向代码搜索的多任务联合学习框架。它通过三个阶段的设计来优化代码与自然语言文本的表示对齐：首先用相关性检测任务和 Hedging Contrastive Learning (HCL) 方法进行表示空间对齐，其次通过代码-文本相关性检测 (CTRD)、代码-文本对比学习 (CTC) 和代码搜索 (CS) 三个任务的联合优化来进一步提升学习效果，最后用训练好的编码器在代码库上执行检索。项目支持 CodeBERT、Unixcoder、CoCoSoDa 等多种代码大模型作为编码器，在 CodeSearchNet、Relevance Detection Pairs 等标准数据集上都展示了业界领先的检索性能。