Das Seed Diffusion Modell lernt strukturiertes a priori Wissen über den Code durch eine innovative "Constraint Order Diffusion" Technik, um ein tieferes Verständnis der logischen Abhängigkeiten einer Programmiersprache zu erlangen. Diese Technik ermöglicht es dem Modell, wichtige Programmierprinzipien zu erkennen, wie z. B. "Variablen müssen deklariert werden, bevor sie verwendet werden".
Das Modell verwendet eine zweistufige Trainingsstrategie: maskenbasiertes Diffusionstraining zur Entwicklung lokaler Kontextkomplettierungsfähigkeiten und anschließend editierungsbasiertes Diffusionstraining zur Stärkung der globalen Code-Angemessenheitsbeurteilung. Dieser Trainingsansatz verleiht dem Modell eine hervorragende Fähigkeit zur Umstrukturierung des Codes und erhält die Gesamtkonsistenz bei der Umbenennung von Variablen oder logischen Änderungen aufrecht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed Diffusion: Validierung von Hochgeschwindigkeits-Sprachmodellen für Architekturen der nächsten GenerationDie
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