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A1--肖仰华--代码大模型改进的双引擎:数据增强和知识增强.pdf

上传人: 张** 编号:181248 2024-10-01 54页 13.10MB

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本文主要从以下几个方面探讨了生成式大模型在代码智能化中的应用: 1. 代码大模型与自然语言大模型的异同:代码语言介于形式语言与自然语言之间,具有严格的正确性要求,而自然语言则相对模糊。因此,发展代码大模型需要充分考虑代码与自然语言的差异。 2. 代码大模型的训练:高质量的数据是训练代码大模型的关键。文章提出使用代码、概念、技巧、场景、风格、编程练习题等类型多样的数据进行训练,并采用代码文本预训练模型和图预训练模型相结合的方法提升模型的理解能力。 3. 代码大模型的能力优化:文章提出通过自我纠正、自我完善、基于强化学习的工程师反馈、基于“执行环境反馈+大模型修正”的优化等方法,提升代码大模型的特定能力。 4. 代码大模型的应用:文章提出使用生成式代码大模型降低大模型的认知负载,通过协作避免大模型从事元认知、高级认知、复杂规划、复杂推理等困难任务,以及使用检索增强的代码生成等方法,提升代码大模型的应用效果。 综上所述,本文全面探讨了生成式大模型在代码智能化中的应用,从数据治理、指令合成、能力优化、应用评测等角度全面提升当前代码大模型的能力。
如何提升代码大模型的能力? 代码大模型与自然语言大模型有何不同? 如何优化代码大模型的生成能力?
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