Améliorer la génération de code avec des fonctions auxiliaires

Ces dernières années, la programmation est devenue plus accessible grâce aux avancées technologiques. Des outils qui génèrent du code à partir de demandes en langage simple font maintenant partie de ce changement. Ils permettent aux utilisateurs de décrire ce dont ils ont besoin en des termes simples, et l'outil produit du code fonctionnel. Une partie clé de l'amélioration de ces outils est de les entraîner sur de grands ensembles de code pour apprendre à gérer différentes tâches de programmation.

#Modèles réglés sur les instructions

Les modèles de langage entraînés pour suivre des instructions s'appellent des modèles réglés sur les instructions. Ces modèles ont été construits à partir de modèles de code existants, qui savent déjà beaucoup de choses sur l'écriture de code. L'objectif est de rendre ces modèles encore meilleurs pour générer du code à partir de demandes en langage simple. Ils peuvent créer des fonctions basées sur des descriptions fournies par les utilisateurs, y compris des exemples et des règles de mise en forme spécifiques.

#Utilisation de Fonctions auxiliaires

Un concept important dans la Génération de code est l'utilisation de fonctions auxiliaires. Les fonctions auxiliaires aident à mettre en œuvre une fonction plus grande en la décomposant en parties plus petites ou en gérant des tâches complexes. Par exemple, si un utilisateur a besoin d'une fonction pour calculer des statistiques, une fonction auxiliaire pourrait déjà exister pour effectuer des calculs comme trouver la moyenne ou gérer des structures de données. Fournir ces fonctions auxiliaires aux modèles peut faciliter leur génération de code correct et fonctionnel.

#Besoin d'une utilisation appropriée

Pour tirer parti des avantages des fonctions auxiliaires, il est important d'explorer comment présenter cette information efficacement aux modèles réglés sur les instructions. Les efforts précédents pour incorporer des fonctions auxiliaires dans les Requêtes n'ont pas été très concluants. La manière dont les fonctions auxiliaires étaient incluses a souvent abouti à des résultats moins bons que l'utilisation des modèles sans ces fonctions.

#Focus de recherche

L'objectif principal de cette recherche est de mieux comprendre comment les modèles réglés sur les instructions génèrent du code lorsqu'ils ont accès à des fonctions auxiliaires. Nous étudions différentes méthodes d'inclusion de fonctions auxiliaires dans les requêtes et les réponses pour voir si cela améliore la génération de code.

#Stratégies expérimentales

Pour rassembler des résultats, nous concevons plusieurs requêtes et réponses différentes. Par exemple, nous pourrions ajouter des informations sur les fonctions auxiliaires directement dans la requête initiale. Cette approche suppose que les modèles peuvent comprendre et utiliser les informations fournies. Une autre méthode consiste à ajouter une partie du code qui est incomplète mais qui donne un contexte aux modèles. Ce guidage est censé les aider à finir le code plus efficacement.

#Évaluation de la génération de code

Pour évaluer les performances de ces modèles, nous utilisons une référence appelée Humanextension. Cette référence inclut divers cas de test mesurant la précision avec laquelle les modèles génèrent du code. Nous examinons la capacité des modèles à produire un code fonctionnel et déterminons si nos méthodes améliorent leurs performances.

#Résultats des expériences

Nos résultats montrent que fournir des informations sur les fonctions auxiliaires dans la requête améliore significativement les capacités des modèles. Lorsque nous incluons une fonction auxiliaire dans la réponse, les modèles génèrent un meilleur code que lorsqu'ils s'appuient uniquement sur des modèles de base. Cela indique que ces stratégies de sollicitation peuvent aider les modèles réglés sur les instructions à accéder plus efficacement à leur potentiel.

#Comparaison des modèles

Nous comparons également différents modèles pour voir comment ils performe. Certains modèles font nettement mieux que d'autres. Par exemple, un modèle appelé MagicoderS surpasse un autre modèle appelé CodeLlama. La manière dont les modèles sont entraînés et les ensembles de données qu'ils utilisent semblent jouer un rôle significatif dans leurs performances.

#Importance des différents éléments

Tout au long de notre analyse, nous constatons que certains éléments dans les invites ont un impact plus important que d'autres. Par exemple, l'inclusion de Signatures de Fonctions et de descriptions affecte beaucoup la capacité du modèle à comprendre et à générer du code. Certains modèles fonctionnent mieux lorsqu'ils ont des informations détaillées sur ce que la fonction est censée faire, tandis que d'autres pourraient compter davantage sur la signature de la fonction elle-même.

#Recommandations

De nos découvertes, nous tirons que l'utilisation d'une combinaison de stratégies améliore les capacités de génération de code. Ajouter du contexte de fonction auxiliaire dans les requêtes et les réponses conduit à de meilleurs résultats. Ces stratégies peuvent aider à rendre des tâches de codage complexes plus gérables pour les modèles réglés sur les instructions.

#Directions futures

Bien que nous ayons fait des progrès significatifs, il y a encore des domaines à explorer. Une limitation notable est notre incapacité à analyser complètement certains modèles propriétaires en raison de restrictions sur leur accès. À l'avenir, nous visons à enquêter sur la possibilité que les avantages observés avec nos stratégies de sollicitation puissent être transférés à d'autres modèles grâce à un entraînement supplémentaire.

#Conclusion

En conclusion, notre travail améliore la compréhension de la manière dont les modèles réglés sur les instructions peuvent générer du code plus efficacement en utilisant des fonctions auxiliaires. Avec les bonnes méthodes, ces modèles peuvent améliorer leurs performances au-delà des tâches simples et s'attaquer à des problèmes de codage plus complexes. À mesure que la programmation devient de plus en plus intégrée dans divers domaines, rendre la génération de code plus facile et plus intuitive sera essentiel.