연구진은 코드 언어 모델이 저장소 수준의 컨텍스트를 활용하도록 Code2LoRA라는 새로운 프레임워크를 개발했어요.
Code2LoRA는 하이퍼네트워크를 사용하여 저장소별 LoRA 어댑터를 생성하며, 저장소 지식을 0의 추론 시간 토큰 오버헤드로 주입합니다.
Code2LoRA-Static은 안정적인 코드베이스 이해에 적합하고, Code2LoRA-Evo는 GRU 숨김 상태를 통해 코드 변경 사항을 반영하여 활성 개발에 적합합니다.
RepoPeftBench 벤치마크에서 Code2LoRA는 기존 LoRA 방식과 유사한 성능을 보이며, 특히 진화하는 코드베이스에서 더 나은 성능을 보여줬어요.