大型語言模型程式碼生成

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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。

雖然大型語言模型 (LLM) 在程式碼生成方面展現出潛力，但引導它們在程式碼執行和文字推理之間做出最佳選擇仍然是一個挑戰，目前的 OpenAI 程式碼直譯器等方法在準確性和可靠性方面存在局限性。

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