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Este artículo propone el Refinamiento Crítico Adaptativo (ACR), un novedoso método para la generación de código mediante modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Este método supera las limitaciones de los métodos de destilación supervisada de modelos existentes. Mejora el rendimiento mediante la mejora iterativa del código autogenerado. El ACR utiliza los LLM como jueces y críticos para evaluar la calidad del código y mejora el propio modelo mediante la retroalimentación crítica sobre código de baja calidad. La serie RefineCoder, desarrollada con este enfoque, logra un rendimiento comparable o superior al de los modelos existentes en diversas pruebas de generación de código con menos datos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nuevo enfoque para mejorar el rendimiento de los modelos de generación de código basados en LLM (ACR)
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Reducir la dependencia de la destilación del modelo docente y aumentar la eficiencia de los datos.
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Confirmando la posibilidad de mejora continua del rendimiento a través de la mejora iterativa del código autogenerado.
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Presentar estrategias efectivas de evaluación y mejora utilizando a los LLM como jueces y críticos.
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Limitations:
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La efectividad del ACR puede depender del desempeño del LLM.
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La efectividad del ACR puede variar dependiendo del desempeño del LLM como juez y del LLM como crítico.
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Se necesitan más investigaciones para determinar la generalización del método propuesto.
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Dado que solo se presentan los resultados para un punto de referencia de generación de código específico, es necesaria la generalización a otros dominios o tareas.
