Seed Diffusion zeigt eine überragende Leistung in mehreren maßgeblichen Code-Review-Benchmarks:
- Die Leistung ist vergleichbar mit autoregressiven Modellen derselben Größe in Benchmarks wie LiveCodeBench, Bigcode Bench, Mbpp und Human Eval
- Bei der Codebearbeitung übertrifft das Diffusionsmodell das traditionelle autoregressive Modell aufgrund seiner globalen Perspektive.
- Besonders geschickt bei der Bewältigung von Aufgaben, die strukturiertes Denken erfordern, wie z. B. die Umbenennung von Variablen, das Refactoring von Funktionen usw., und kann die globale Konsistenz von Änderungen gewährleisten
Dies ist vor allem auf den zweistufigen Trainingsmechanismus zurückzuführen: Zunächst wird die Fähigkeit zur Code-Vervollständigung durch Maskendiffusionstraining erlernt, und dann wird die globale Rationalität durch Editierdiffusionstraining verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed Diffusion: Validierung von Hochgeschwindigkeits-Sprachmodellen für Architekturen der nächsten GenerationDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie gut ist die Leistung von Seed Diffusion bei der Codegenerierung?
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