提升代码生成质量需要综合运用模型特性与工程技术：
- 环境配置：安装专用代码依赖
pip install seed-oss，这会加载LiveCodeBench优化的tokenizer处理特殊符号。 - 提示工程：采用三重prompt结构：
- 系统指令指定语言（
"role":"system", "content":"Generate Python3 code"） - 用户输入需求
- 插入
n# Unit Test Casesn引导模型自验证
- 系统指令指定语言（
- 参数调优：设置
thinking_budget=896+top_p=0.9+temperature=1.05激发创造力同时保持逻辑性，对关键算法可添加stop_sequences=["ndef"]分步生成。 - 后验证机制：通过内置的
enable-auto-tool-choice自动调用pytest或flake8检查生成代码，错误时可触发regenerate。
实测显示，该方法在LiveCodeBench上的pass@1指标较基础用法提升32%。处理大型项目时，建议先让模型生成架构设计（thinking_budget=1024），再分模块实现。
本答案来源于文章《Seed-OSS：开源大语言模型，支持长上下文推理与多功能应用》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样利用Seed-OSS改善代码生成任务的准确率？
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