Die Verbesserung der Qualität der Codegenerierung erfordert eine Kombination von Modellfunktionen und technischen Verfahren:
- Umgebung KonfigurationInstallation von speziellen Code-Abhängigkeiten
pip install seed-oss[code]Dadurch wird der für LiveCodeBench optimierte Tokenizer geladen, um spezielle Symbole zu behandeln. - Tipp Technik: Es wird eine Dreifach-Prompt-Struktur verwendet:
- Der Systembefehl gibt die Sprache an (
"role":"system", "content":"Generate Python3 code") - Anforderungen an die Benutzereingabe
- Stick
n# Unit Test CasesnSelbstvalidierung von Bootstrap-Modellen
- Der Systembefehl gibt die Sprache an (
- Parameterabstimmung: Einstellungen
thinking_budget=896+top_p=0.9+temperature=1.05Förderung der Kreativität bei gleichzeitiger Wahrung der Logik, und zu den Schlüsselalgorithmen können hinzugefügt werdenstop_sequences=["ndef"]Schritt-für-Schritt-Generierung. - NachprüfungsmechanismusDurch den eingebauten
enable-auto-tool-choiceRufen Sie automatisch pytest oder flake8 auf, um den generierten Code zu prüfen, und können Sie im Fehlerfall eine Neugenerierung auslösen.
Empirische Tests zeigen, dass die Methode die pass@1-Metrik auf LiveCodeBench um 32% gegenüber der Basisanwendung verbessert. Bei großen Projekten wird empfohlen, das Modell zuerst den Architekturentwurf generieren zu lassen (thinking_budget=1024), und dann in Modulen implementiert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSeed-OSS: Open Source Large Language Models für Long Context Reasoning und vielseitige AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Genauigkeit von Codegenerierungsaufgaben mit Seed-OSS verbessern?
