Large Language Model Code Generation Challenges
Большие языковые модели (LLM) значительно продвинулись в различных областях, включая понимание естественного языка и генерацию кода. Однако LLM сталкиваются с проблемами при применении их в более специализированных областях, таких как конкурентное программирование и генерация кода. Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются LLM-приводимая генерация кода, является необходимость в большей разнообразности сгенерированных решений.
Решение: План поиска (PlanSearch)
Исследователи из Scale AI, California Institute of Technology, Northeastern University и Cursor AI представили новый метод под названием PlanSearch. Данный подход направлен на увеличение разнообразия решений путем поиска в «пространстве идей» естественного языка перед генерацией кода. PlanSearch позволяет LLM исследовать более широкий спектр возможностей и генерировать более разнообразные решения.
Результаты и эффективность
Тестирование на LiveCodeBench показало, что PlanSearch достигает показателя успешных решений pass@200 в размере 77%, что существенно превосходит результаты повторного выбора (repeated sampling) и базовый показатель 41.4%. PlanSearch также обеспечивает значительное увеличение эффективности, превосходя модели, не использующие методы поиска. Введение PlanSearch является значительным шагом вперед в области генерации кода больших языковых моделей, предлагая многообещающее решение для создания точных и разнообразных результатов в сложных средах программирования.
Заинтересованы в улучшении вашего бизнеса с помощью AI Sales Bot?
Попробуйте AI Sales Bot от saile.ru — интеллектуального ассистента для продаж, который поможет вам генерировать контент, снижать нагрузку на первую линию и улучшить процесс продаж. Свяжитесь с нами, если вы хотите извлечь максимальную пользу из применения искусственного интеллекта в вашем бизнесе.
