コード生成の質を向上させるには、モデルの機能とエンジニアリング・テクニックを組み合わせる必要がある：
- 環境設定特別なコードの依存関係のインストール
pip install seed-oss[code]これは特殊なシンボルを処理するためにLiveCodeBenchで最適化されたトークナイザをロードします。 - チップ・エンジニアリングトリプルプロンプト構造を採用：
- システム・コマンドは言語を指定する(
"role":"system", "content":"Generate Python3 code") - ユーザー入力要件
- スティック
n# Unit Test Casesnブートストラップ・モデルの自己検証
- システム・コマンドは言語を指定する(
- パラメーター・チューニング設定
thinking_budget=896+top_p=0.9+temperature=1.05論理的でありながら創造性を刺激し、主要なアルゴリズムに加えることができる。stop_sequences=["ndef"]ステップ・バイ・ステップの生成。 - 事後検証メカニズム内蔵された
enable-auto-tool-choice生成されたコードをチェックするために自動的にpytestまたはflake8を呼び出し、エラー時に再生をトリガーすることができます。
実証テストによると、この方法は、LiveCodeBenchのpass@1メトリックを、基本的な使い方よりも32%向上させました。大規模なプロジェクトを扱う場合は、まずモデルにアーキテクチャ設計を生成させることをお勧めします(thinking_budget=1024)、そしてモジュールで実装される。
この答えは記事から得たものである。Seed-OSS：長い文脈推論と多様なアプリケーションのためのオープンソースの大規模言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Seed-OSSでコード生成タスクの精度を上げるには？
