Un equipo de investigación de la Universidad de Pekín lanzó recientemente una herramienta innovadora llamada ChatCoder, con el objetivo de resolver las dificultades de los programadores en la expresión de los requisitos de código. Esta herramienta refina gradualmente y defina los requisitos de código en dos etapas al simular conversaciones con los usuarios, mejorando significativamente la precisión de la ejecución de grandes modelos en las tareas de generación de código.
En el diseño de ChatCoder, el equipo de investigación enfatizó la importancia de la intervención manual. A través de la interacción con los usuarios, ChatCoder puede capturar y comprender con mayor precisión las necesidades del usuario, y luego generar código que cumpla con las expectativas. Este método no solo mejora la eficiencia de la generación de códigos, sino que también reduce la tasa de error de los modelos grandes en aplicaciones prácticas.
El documento señala que la intervención manual juega un papel clave en el proceso de refinamiento de la demanda. A través de conversaciones continuas con los usuarios, ChatCoder puede aclarar gradualmente los detalles de los requisitos, evitando la ambigüedad o el malentendido que los grandes modelos pueden aparecer durante la generación de código. Este método de refinamiento de requisitos interactivos proporciona una orientación más precisa para la generación de código de modelos grandes.
A través de este método innovador, el gran modelo puede satisfacer mejor las necesidades del código de los usuarios, promoviendo un mayor desarrollo en el campo de la generación de código. El lanzamiento de ChatCoder no solo proporciona a los programadores una herramienta eficiente, sino que también abre nuevas posibilidades para la aplicación de grandes modelos en tareas de generación de código.
En general, la investigación y el desarrollo de ChatCoder marca un avance importante en el campo de la generación de código para grandes modelos. Al combinar la intervención manual y el diálogo inteligente, esta herramienta proporciona una solución efectiva al problema de expresar las necesidades de los programadores, y se espera que promueva el desarrollo y la aplicación de la tecnología de generación de código en el futuro.