大型語言模型程式碼生成

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儘管較小型語言模型在程式碼生成方面展現潛力，但其產生的程式碼在功能正確性和品質方面仍存在顯著問題，尤其在經過量化處理後，更突顯出這些模型在實際軟體開發應用中的局限性。

雖然大型語言模型 (LLM) 展現出生成程式碼的潛力，但其生成節能程式碼的能力仍待加強，需要進一步研究如何透過提示工程和最佳化技術引導 LLM 生成更節能的程式碼。

雖然大型語言模型（LLM）在程式碼生成方面展現出顯著的能力，但本研究發現，當僅提供輸入輸出範例來描述程式功能時，LLM 的效能會大幅下降，突顯出選擇適當的首個提示以及增強 LLM 處理迭代式需求能力的重要性。

OpenCoder 是一種開源程式碼大型語言模型，它不僅提供模型權重和程式碼，還公開了其訓練資料、資料處理流程、實驗結果和訓練協定，旨在促進程式碼生成領域的透明度和可復現性研究。

MPLSandbox 是一個開源的多程式語言沙盒，旨在為大型語言模型提供統一的編譯器回饋和全面的程式碼分析，從而提高程式碼生成質量並簡化研究人員的工作流程。

雖然大型語言模型 (LLM) 在程式碼生成方面取得了顯著的進展，但初學者在使用 LLM 編寫程式碼時經常遇到困難，因為他們難以選擇和組織 LLM 理解和執行任務所需的必要資訊。

通過在自然語言中搜索解決問題的候選方案，可以減輕大型語言模型（LLM）輸出缺乏多樣性的問題，從而提高程式碼生成的效率。

大型語言模型 (LLM) 在程式碼生成方面取得了顯著的成果，但由於訓練資料中低頻率詞彙的代表性不足，LLM 經常會誤解或忽略程式碼生成過程中特定問題中出現的低頻率關鍵詞，從而影響生成程式碼的準確性。

大型語言模型在處理數學推理問題時，直接使用程式碼生成 (PoT) 的方法相較於逐步推理 (CoT) 更容易出錯，而 HTL 模型透過結合 CoT 的完整推理過程來控制 PoT，並引入 Focus Attention 機制和強化學習，有效提升了模型在數學推理任務上的表現。

大型語言模型 (LLM) 在生成地理空間程式碼方面存在潛力，但需要通過特定領域的訓練和微調來克服其局限性，例如缺乏特定領域知識和程式碼語料庫。

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