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
设置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
- 使用
pyflakes进行静态语法检查 - 通过
pylint验证代码规范 - 关键函数添加单元测试
- 使用
- 迭代优化
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。
本答案来源于文章《DeepSeek-V3.1-Base：高效处理复杂任务的大规模语言模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样提升DeepSeek-V3.1-Base生成代码的质量和准确性？
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