Soluções otimizadas para suporte multilíngue
Embora o DeepCoder-14B seja otimizado principalmente para Python, a qualidade da geração para outras linguagens pode ser aprimorada..:
- declaração explícita de idiomaForçar a especificação do idioma no início do prompt, por exemplo
"用C++实现以下功能："talvez"以下是Java类的需求：" - Exemplo de guiaForneça um ou dois trechos de código da linguagem como referências de estilo para ativar o recurso de aprendizado de poucos disparos do modelo.
- restrição sintáticaAdicionar requisitos de diretriz de compilação, como
"需通过g++ -std=c++20编译"talvez"符合ESLint规范" - Validação pós-processamentoVerifique os resultados gerados com cadeias de ferramentas específicas da linguagem (por exemplo, Checkstyle do Java, Clang-Tidy do C++).
Testes empíricos mostram que, após adicionar restrições de padrão de linguagem ao C++/Java, a correção sintática pode ser aprimorada da base de 45% para 78%. Para linguagens emergentes, como Rust, recomenda-se usar Python para gerar protótipos antes de traduzi-los manualmente.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepCoder-14B-Preview: um modelo de código aberto que se destaca na geração de códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar a degradação do desempenho do DeepCoder-14B ao processar linguagens que não sejam Python?
