Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten durch Einbeziehung von Ein-/Ausgabe-Spezifikationen

Große Sprachmodelle (LLMs) können Code aus natürlicher Sprache generieren, haben aber Schwierigkeiten, ihre Ausgaben an zusätzliche Ein-/Ausgabe-Spezifikationen anzupassen. Unser Ansatz GIFT4CODE verwendet synthetische Daten mit ausführungsbasierten Spezifikationen, um LLMs besser auf Benutzerintentionen mit komplexen Ein-/Ausgabe-Anforderungen auszurichten.