多言語サポートのための最適化されたソリューション
DeepCoder-14Bは主にPython向けに最適化されているが、他の言語向けの生成品質は、以下の方法で向上させることができる：
- 明示的言語宣言プロンプトの冒頭で言語を強制的に指定する。
"用C++实现以下功能："もしかしたら"以下是Java类的需求：" - ガイド例モデルのスモールショット学習機能を有効にするために、スタイル・リファレンスとして言語のコード・スニペットを1-2個提供する。
- 構文制約次のようなコンパイルディレクティブの要件を追加する。
"需通过g++ -std=c++20编译"もしかしたら"符合ESLint规范" - 加工後の検証生成された結果を言語固有のツールチェーン（JavaのCheckstyleやC++のClang-Tidyなど）でチェックする。
実証テストによると、C++/Javaに言語標準の制約を追加した後、構文の正しさをベースの45%から78%に改善できる。 Rustのような新興言語では、手作業で翻訳する前に、Pythonを使用してプロトタイプを生成することを推奨する。
この答えは記事から得たものである。DeepCoder-14B-Preview：コード生成に優れたオープンソースモデルについて
