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Este artículo presenta un método para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) existentes para lenguajes de programación multilingües (MultiPL) con recursos computacionales limitados para abordar el desafío de la generación de código multilingüe. Consideramos MultiPL como un caso especial de modelos de lenguaje natural multilingüe y proponemos MultiPL-MoE, una arquitectura híbrida de modelos de mezcla de expertos (MoE). MultiPL-MoE combina dos MoE para optimizar la selección de expertos a nivel de token y segmento. El MoE a nivel de token utiliza expertos compartidos y técnicas de regularización de peso controlado, mientras que el MoE a nivel de segmento utiliza una ventana deslizante y una estrategia de selección de segmento top-k para capturar mejor la estructura sintáctica y los patrones contextuales de los lenguajes de programación. Los resultados experimentales demuestran la efectividad de MultiPL-MoE.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Sugerir la posibilidad de mejorar el rendimiento del lenguaje de programación múltiple (MultiPL) con recursos limitados.
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Proponer una estructura MoE eficiente a través de la optimización de la selección de expertos a nivel de token y segmento.
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Mejorar la comprensión de la estructura y el contexto del lenguaje de programación a través de estrategias de selección de segmentos top-k y ventanas deslizantes.
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Verificación experimental de la eficacia de MultiPL-MoE
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Limitations:
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El artículo carece de información detallada sobre la configuración experimental específica, el conjunto de datos y los modelos de comparación.
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Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del MultiPL-MoE propuesto y su aplicabilidad a varios lenguajes de programación.
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Falta de una explicación detallada de la técnica de normalización del peso de la puerta y del principio de funcionamiento de la estrategia de selección de expertos.
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Falta de información suficiente para garantizar la reproducibilidad de los resultados experimentales
