Peking Universityの研究チームは最近、ChatCoderと呼ばれる革新的なツールを立ち上げ、コード要件を表明する際のプログラマーの困難を解決することを目指しています。このツールは、ユーザーとの会話をシミュレートすることにより、2つの段階でコード要件を徐々に改良および定義し、コード生成タスクでの大規模モデルの実行精度を大幅に改善します。
チャットコダーの設計では、研究チームは手動介入の重要性を強調しました。ユーザーとの対話を通じて、ChatCoderはユーザーのニーズをより正確にキャプチャして理解し、期待を満たすコードを生成できます。この方法は、コード生成の効率を改善するだけでなく、実際のアプリケーションでの大規模モデルのエラー率を低下させます。
この論文は、手動介入が需要の洗練のプロセスにおいて重要な役割を果たしていることを指摘しています。ユーザーとの継続的な会話を通じて、ChatCoderは要件の詳細を徐々に明確にし、コード生成中に大きなモデルが表示される可能性があるという曖昧さや誤解を回避できます。このインタラクティブな要件洗練方法は、大規模モデルのコード生成のためのより正確なガイダンスを提供します。
この革新的な方法を通じて、大きなモデルはユーザーのコードのニーズをよりよく満たし、コード生成の分野でのさらなる開発を促進することができます。 ChatCoderの発売は、プログラマーに効率的なツールを提供するだけでなく、コード生成タスクでの大規模なモデルを適用するための新しい可能性も開きます。
一般に、ChatCoderの研究開発は、大きなモデルのコード生成の分野で重要なブレークスルーを示しています。手動の介入とインテリジェントな対話を組み合わせることにより、このツールはプログラマーのニーズを表現する問題に対する効果的な解決策を提供し、将来のコード生成テクノロジーのさらなる開発と適用を促進することが期待されています。