怎样提升DeepSeek-V3.1-Base生成代码的质量和准确性？

2025-08-20

代码生成的优化方法论

针对技术场景的特殊需求，建议采用以下增强策略：

Prompt工程
使用结构化模板指定输出要求：
"""Generate Python code that implements [功能描述]. Requirements: 1. Use PEP8 style 2. Include type hints 3. Add docstrings"""
温度参数调节
セットアップtemperature=0.3降低随机性，配合top_p=0.9保持一定多样性
后处理验证
1. 利用するpyflakes进行静态语法检查
2. とおすpylint验证代码规范
3. 关键函数添加单元测试
反復最適化
采用RCI(Repair-Code-Iterate)流程：首轮生成 → 错误分析 → 反馈修正 → 重新生成
领域强化
对模型进行代码相关任务的LoRA微调，使用CodeSearchNet等专业数据集

特别提示：复杂功能建议拆分为多个子任务分别生成后再组合。