自解釋關鍵詞：賦能大型語言模型進行程式碼生成的新方法

Основные понятия

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。

Аннотация

自解釋關鍵詞：賦能大型語言模型進行程式碼生成的新方法

Fan, L., Chen, M., & Liu, Z. (2024). Self-Explained Keywords Empower Large Language Models for Code Generation. arXiv preprint arXiv:2410.15966.

本研究旨在解決大型語言模型 (LLM) 在程式碼生成過程中，由於訓練資料長尾分佈問題導致低頻詞彙理解不足，進而影響生成程式碼準確性的問題。

Ключевые выводы из

Self-Explained Keywords Empower Large Language Models for Code Generation

by Lishui Fan, ... в arxiv.org 10-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.15966.pdf

Дополнительные вопросы

如何在不影響程式碼生成效率的前提下，進一步提升 SEK 方法中關鍵詞提取和解釋的準確性？

要提升 SEK 方法中關鍵詞提取和解釋的準確性，同時不影響程式碼生成效率，可以考慮以下幾個方面：
1. 優化 KeyExtract & Explain 階段：

提升提示詞設計： 可以採用更精細的提示詞設計，例如加入更多樣化的範例，或針對不同程式語言設計專屬的提示詞，引導 LLM 更準確地提取關鍵詞。
結合外部知識庫： 在 KeyExtract & Explain 階段，可以引入外部程式碼相關的知識庫，例如程式碼注釋、API 文件等，輔助 LLM 更準確地理解問題描述和提取關鍵詞。
多模型融合： 可以嘗試使用多個 LLM 模型進行關鍵詞提取和解釋，並通過投票机制或其他融合策略整合多個模型的結果，提高準確性。
2. 優化 KeyRank 階段：

更精細的關鍵詞分類： 可以根據關鍵詞的詞性和在程式碼中的角色，設計更精細的分類方法，例如將「函數關鍵詞」進一步細分為「函數名」、「參數」等，並根據分類結果設計更合理的排序規則。
結合程式碼結構資訊： 可以嘗試在 KeyRank 階段引入程式碼結構資訊，例如抽象語法樹（AST），分析關鍵詞在程式碼結構中的位置和關係，進一步優化排序結果。
3. 其他優化方向：

關鍵詞解釋的簡潔性： 過於冗長的解釋可能會影響 LLM 對問題的理解，可以嘗試使用更簡潔的語言解釋關鍵詞，例如使用程式碼示例或數學公式。
並行化處理： 可以將關鍵詞提取、解釋和排序等步驟進行並行化處理，以減少整體時間開銷。
需要注意的是，在進行優化的同時，需要權衡效率和準確性，避免過度複雜的操作影響程式碼生成的效率。

除了程式碼生成，SEK 方法是否可以應用於其他自然語言處理任務，例如文字摘要、機器翻譯等？

是的，SEK 方法的核心思想是利用 LLM 自身的理解能力，提取和解釋文本中的關鍵概念，進而提升任務效果。這種思想可以應用於多種自然語言處理任務，例如：
1. 文字摘要： 在生成摘要之前，可以使用 SEK 方法提取和解釋原文中的關鍵詞，並將其作為額外資訊輸入到摘要模型中，引導模型關注重要資訊，生成更準確、更全面的摘要。
2. 機器翻譯： 在進行機器翻譯時，可以使用 SEK 方法提取和解釋源語言文本中的關鍵詞，並將其翻譯成目標語言，作為額外資訊輸入到翻譯模型中，幫助模型更好地理解原文語義，提高翻譯準確性。
3. 問答系統： 在問答系統中，可以使用 SEK 方法提取和解釋問題中的關鍵詞，並根據關鍵詞從知識庫中检索相關資訊，提高答案的準確性和完整性。
4. 情感分析： 在情感分析任務中，可以使用 SEK 方法提取和解釋文本中與情感相關的關鍵詞，並分析其情感傾向，進而判斷整段文本的情感極性。
總之，SEK 方法的核心理念可以應用於多種 NLP 任務，提升模型對文本關鍵資訊的理解和處理能力。

如果將 SEK 方法與其他程式碼生成技術（例如程式碼搜尋、程式碼克隆檢測）相結合，是否可以進一步提升程式碼生成的效率和品質？

是的，將 SEK 方法與其他程式碼生成技術相結合，可以充分利用不同技術的優勢，進一步提升程式碼生成的效率和品質。以下是一些可能的結合方式：
1. SEK 與程式碼搜尋：

優化搜尋過程： 可以使用 SEK 提取的關鍵詞和解釋作為搜尋的 query，提高程式碼搜尋的準確性，更快地找到符合需求的程式碼片段。
程式碼片段融合： 可以將搜尋到的程式碼片段與 SEK 生成的程式碼進行融合，例如使用程式碼克隆檢測技術識別和替換重複程式碼，或使用程式碼補全技術完善程式碼邏輯。
2. SEK 與程式碼克隆檢測：

避免程式碼重複： 在生成程式碼後，可以使用程式碼克隆檢測技術識別和替換與已有程式碼庫中重複的程式碼片段，提高程式碼的原創性和可維護性。
程式碼重構： 可以利用程式碼克隆檢測技術識別出程式碼中的重複模式，並使用 SEK 提取的關鍵詞和解釋，引導程式碼重構，提高程式碼的結構和可讀性。
3. 其他結合方式：

結合程式碼預測模型： 可以使用 SEK 提取的關鍵詞和解釋，對程式碼預測模型的輸出結果進行排序和過濾，提高程式碼生成的準確性。
結合程式碼評測技術： 可以使用程式碼評測技術對 SEK 生成的程式碼進行評估，例如測試程式碼的正確性、效率和安全性，並根據評測結果對程式碼進行優化。
總之，將 SEK 方法與其他程式碼生成技術相結合，可以充分利用不同技術的優勢，從多個方面提升程式碼生成的效率和品質。