Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 7b8006c7 4530 46ce 8e2f 40bbc769a42e 2
Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 7b8006c7 4530 46ce 8e2f 40bbc769a42e 2

Неудачи LLM в сопоставлении с суффиксом при завершении кода: Прогнозирование горизонта как новая задача обучения ИИ для улучшения FIM.

 Are LLMs Failing to Match with Suffix in Fill-in-the-Middle (FIM) Code Completion? Horizon-Length Prediction: A New AI Training Task to Advance FIM by Teaching LLMs to Plan Ahead over Arbitrarily Long Horizons

«`html

Проблемы программистов с кодом

При написании кода разработчики сталкиваются с трудностями в заполнении пробелов в неполном коде. Часто они совершают ошибки, пытаясь вставить новые блоки в существующие структуры. Эта проблема возникает из-за необходимости учитывать контекст кода.

Решение: Модель Fill-in-the-Middle (FIM)

В последние годы модель Fill-in-the-Middle (FIM) стала ключевой для языковых моделей кода. Она позволяет генерировать отсутствующий код, используя контекст слева и справа. Модель работает, переставляя последовательности кода и предсказывая следующие токены для заполнения пробелов.

Проблема предсказания токенов

Текущие методы FIM в основном полагаются на технологии NLP, но они не всегда эффективны в реальных условиях. Стандартная подготовка моделей не учитывает долгосрочное планирование и приводит к несогласованности в более длинных последовательностях.

Решение: Прогнозирование длины горизонта (HLP)

Чтобы улучшить планирование, предложено новое обучение — прогназирование длины горизонта (HLP). Эта модель предсказывает, сколько еще токенов нужно, чтобы заполнить пробелы в коде. HLP улучшает FIM, обучая модели учитывать более широкий контекст.

Преимущества HLP

  • Увеличение точности: HLP улучшает заполнение кода на 24% по сравнению с другими методами.
  • Эффективность: Прогнозирование требует минимальных затрат на обучение и не добавляет нагрузки при выводе.
  • Гибкость: HLP не требует специфических знаний для разных задач.

Заключение

HLP является новым направлением в обучении языковых моделей кода, которое значительно улучшает их работу. Это исследование открывает новые горизонты для более эффективных моделей в реальных приложениях.

Как использовать ИИ в вашей компании

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
  • Подберите подходящие ИИ решения и внедряйте их постепенно.
  • Расширяйте автоматизацию, основываясь на полученном опыте.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.

Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании — будущее уже здесь!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж

Умные продажи