“`html
Генерация кода с помощью больших языковых моделей (LLMs)
Генерация кода с использованием LLMs стала важной областью исследований. Однако создание точного кода для сложных задач за один раз по-прежнему представляет собой значительную проблему. Даже опытные разработчики часто требуют нескольких попыток для отладки.
Проблемы и решения
Хотя LLMs продемонстрировали впечатляющие возможности генерации кода, их способность к самоотладке и исправлению ошибок остается ограниченной. Это видно на примерах открытых моделей, таких как StarCoder и CodeLlama, которые показывают значительно более низкую производительность в самоисправлении по сравнению с моделями, такими как GPT-3.5-Turbo.
Подходы к улучшению
Существующие подходы к улучшению генерации кода и отладки в LLMs включают:
- Успешная генерация кода, исправление ошибок и тестирование программ.
- Методы, такие как ILF, CYCLE и Self-Edit, которые исследуют подходы к контролируемой доработке.
- Создание высококачественных наборов данных для взаимодействия с моделями.
LEDEX: новое решение
Исследователи из Университета Пердью, AWS AI Labs и Университета Виргинии предложили LEDEX — новую тренировочную структуру, направленную на улучшение возможностей самоотладки LLMs. Эта структура:
- Собирает высококачественные наборы данных для объяснения и доработки кода.
- Комбинирует контролируемую доработку и обучение с подкреплением.
- Использует специализированную систему вознаграждений для оценки качества объяснений и доработки кода.
Процесс работы LEDEX
LEDEX включает в себя:
- Сбор наборов данных через запросы к предварительно обученным моделям.
- Проверку данных для обеспечения их качества.
- Обучение на основе собранных данных для улучшения объяснения ошибок и доработки кода.
Результаты и эффективность
LEDEX продемонстрировал значительное улучшение производительности, включая:
- Увеличение показателей pass@1 и pass@10 на различных наборах данных.
- Эффективность независимо от используемой модели.
Заключение
LEDEX — это масштабируемая структура, которая значительно улучшает способность LLMs выявлять и исправлять ошибки в коде. Этот подход обеспечивает высокое качество объяснений и доработок, что помогает разработчикам лучше понимать и решать проблемы с кодом.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru.
“`
