近日，我院王焱副教授与2021级计算机科学与技术专业本科生丁玲同学作为共同一作完成的论文“LeanCode: Understanding Models Better for Code Simplification of Pre-trained Large Language Models”入选国际自然语言处理顶会ACL 2025主会议。论文合作者包括来自于美国得克萨斯大学达拉斯分校和耶鲁大学的学者。

论文延续了王焱副教授与丁玲同学在2024年FSE会议（CCF-A类）上的研究工作，尝试通过减少大语言模型输入词元(tokens)的数量，在保证下游任务质量的同时，实现大幅减少大模型执行下游任务时所需计算资源。主要创新点在于突破早期研究中仅基于人类知识实现词元消除，本研究实现了合理利用大模型自身知识自动识别和去除非重要词元的方法(LeanCode)。通过在代码摘要和代码搜索任务的实验，LeanCode相比现有最优方案DietCode和SlimCode分别提升了29%和27%。

ACL 2025 (The 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)将于2025年7月27日至8月1日于奥地利维也纳举行。ACL是自然语言处理领域最具影响力的国际会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议。该会议每年举办一次，由国际计算语言学学会协会（The Association for Computational Linguistics）主办。

撰稿：王焱、孙颖

审稿：章宁