Ein Forschungsteam an der Peking University hat kürzlich ein innovatives Tool namens Chatcoder gestartet, das darauf abzielt, die Schwierigkeiten von Programmierern bei der Ausdruckscodeanforderungen zu lösen. Dieses Tool verfeinert und definiert die Codeanforderungen in zwei Stadien allmählich, indem sie Gespräche mit Benutzern simulieren, wodurch die Ausführungsgenauigkeit großer Modelle bei Code -Erzeugungsaufgaben erheblich verbessert wird.
Bei der Gestaltung von Chatcoder betonte das Forschungsteam die Bedeutung der manuellen Intervention. Durch die Interaktion mit Benutzern kann Chatcoder die Benutzerbedürfnisse genauer erfassen und verstehen und dann Code generieren, der den Erwartungen entspricht. Diese Methode verbessert nicht nur die Effizienz der Codeerzeugung, sondern verringert auch die Fehlerrate großer Modelle in praktischen Anwendungen.
Das Papier weist darauf hin, dass die manuelle Intervention eine Schlüsselrolle bei der Verfeinerung der Nachfrage spielt. Durch kontinuierliche Gespräche mit Benutzern kann Chatcoder die Details der Anforderungen nach und nach klären und die Mehrdeutigkeit oder Missverständnisse vermeiden, dass große Modelle während der Codegenerierung erscheinen können. Diese Methode zur Verfeinerung der interaktiven Anforderung bietet genauere Anleitungen für die Erzeugung großer Modelle der Code.
Durch diese innovative Methode kann das große Modell besser die Codebedürfnisse von Benutzern erfüllen und die weitere Entwicklung im Bereich der Codegenerierung fördern. Der Start von ChatCoder bietet den Programmierern nicht nur ein effizientes Tool, sondern eröffnet auch neue Möglichkeiten für die Anwendung großer Modelle bei Code -Erzeugungsaufgaben.
Im Allgemeinen ist die Forschungs- und Entwicklungsentwicklung von Chatcoder einen wichtigen Durchbruch im Bereich der Codegenerierung für große Modelle. Durch die Kombination der manuellen Intervention und des intelligenten Dialogs bietet dieses Tool eine effektive Lösung für das Problem der Ausdrücke von Programmierern und wird erwartet, dass sie die Weiterentwicklung und Anwendung der Technologie zur Codegenerierung in Zukunft fördern.