多语言支持优化方案
虽然DeepCoder-14B主要针对Python优化，但通过以下方法可改善其他语言生成质量：
- 显式语言声明：在prompt开头强制指定语言，如
"用C++实现以下功能："maybe"以下是Java类的需求：" - Example guide：提供1-2个该语言的代码片段作为style reference，激活模型的few-shot学习能力
- 语法约束：添加编译指令要求，例如
"需通过g++ -std=c++20编译"maybe"符合ESLint规范" - Post-processing validation：配合语言专用工具链(如Java的Checkstyle、C++的Clang-Tidy)检查生成结果
实测表明，对C++/Java添加语言标准约束后，语法正确率可从基础45%提升至78%。对于Rust等新兴语言，建议先用Python生成原型再手动转译。
This answer comes from the articleDeepCoder-14B-Preview: an open source model that specializes in code generationThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何克服DeepCoder-14B在处理非Python语言时的性能下降问题？
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