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MapCoder: 多智能体编码生成竞争问题求解
使用多智能体提示的新方法进行代码生成任务，利用四个特定设计的语言模型代理模拟人类开发者在程序综合的全部周期中观察到的阶段，展示出优秀的代码生成能力并取得新的最先进结果。
PDF2 months ago
NaturalCodeBench: 检视 HumanEval 和自然用户提示对编码性能不匹配的问题
大型语言模型在生产性活动的代码生成方面表现出强大的能力。然而，当前的代码合成基准主要面向算法和数据科学的入门任务，在真实世界的编码中对具有挑战性的要求不够满足。为了填补这一差距，我们提出了 NaturalCodeBench（NCB）作为一个
PDF2 months ago
CodeMind：一个挑战大型语言模型进行代码推理的框架
CodeMind 是一个评估大型语言模型的代码推理能力的框架，通过 Independent Execution Reasoning（IER）、Dependent Execution Reasoning（DER）和 Specification
PDF5 months ago
Mercury: LLM 代码综合效率评估
Mercury 是第一个用于评估 LLM 代码综合任务的基准，它综合了 1889 个编程任务，覆盖不同的难度级别，并通过基于历史提交的标准化代码效率度量 Beyond@K，提供了一种评估代码综合的新指标，鼓励生成在功能正确和计算高效方面都优
PDF5 months ago
语言模型实现简单系统，用于生成异构数据湖结构化视图
本文介绍 Evaporate 和 Evaporate-code+ 系统，用大的语言模型库开发这些系统可以在保证较低成本的同时提高提取数据质量，并且在处理了一系列文档的情况下达到了比现有技术更好的性能.
PDFa year ago
ICLR代码的大型语言模型的系统评估
通过对现有大型模型 (包括 Codex、GPT-J、GPT-Neo、GPT-NeoX-20B 和 CodeParrot) 的系统评估，我们填补了目前缺少大量模型和数据设计决策信息的空白，并提出了一个基于 GPT-2 架构的新模型 (Poly
PDF2 years ago
CodeBLEU: 一种自动评估代码合成的方法
本研究提出 CodeBLEU 作为一种新的自动代码评估指标，它可通过 n-gram 匹配吸收 BLEU 的优点，并通过抽象语法树和数据流注入代码语法和语义，实现对三种代码合成任务的质量评估，结果表明，与 BLEU 和准确性相比，我们的提出的
PDF4 years ago
修补即翻译：数据与隐喻
本文探讨了将计算语言学等其他领域的机器学习模型用于软件工程任务的现象，特别针对代码修复任务所面临的挑战，并通过基于本身特点的原则性模型设计以及条件编辑代码综合方案的实现与效果验证，展示了如何优化这些模型，提高其效果，促进领域的进一步创新。
PDF4 years ago
从 Stack Overflow 学习挖掘代码和自然语言配对
该论文提出了一种新方法，使用手工特征和神经网络提取对齐的自然语言与代码的模式，通过分类器挖掘高质量的数据集，并在 Python 和 Java 两种编程语言中进行实验，表明该方法即使在使用少量标记示例时也能大大提高代码挖掘的覆盖范围和准确性。
PDF6 years ago