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Cet article propose l'Affinement Critique Adaptatif (ACR), une nouvelle méthode de génération de code utilisant des modèles de langage à grande échelle (LLM). Cette méthode surmonte les limites des méthodes de distillation de modèles supervisées existantes. Elle améliore les performances en améliorant itérativement le code auto-généré. L'ACR utilise les LLM comme juges et critiques pour évaluer la qualité du code et améliore le modèle lui-même grâce à un retour critique sur le code de mauvaise qualité. La série RefineCoder développée grâce à cette approche atteint des performances comparables, voire supérieures, aux modèles existants sur divers benchmarks de génération de code avec moins de données.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Une nouvelle approche pour améliorer les performances des modèles de génération de code basés sur LLM (ACR)
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Réduisez la dépendance à la distillation du modèle enseignant et augmentez l’efficacité des données.
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Confirmer la possibilité d’une amélioration continue des performances grâce à l’amélioration itérative du code auto-généré.
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Présenter des stratégies d’évaluation et d’amélioration efficaces en utilisant les LLM comme juges et critiques.
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Limitations:
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L’efficacité de l’ACR peut dépendre de la performance du LLM.
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L’efficacité de l’ACR peut varier en fonction des performances du LLM en tant que juge et du LLM en tant que critique.
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité de la méthode proposée.
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ÉTant donné que seuls les résultats d’un benchmark de génération de code spécifique sont présentés, une généralisation à d’autres domaines ou tâches est nécessaire.
