Internship Insights: Améliorer la génération de code avec les LLM

Cette séance de cours présente un rapport de stage d'un étudiant d'Alibaba Cloud, axé sur le développement d'un cadre permettant d'améliorer la précision de la génération de code à l'aide de grands modèles de langage (LLM). L'instructeur discute du rôle des LLM dans la compréhension et la génération du langage humain, en mettant l'accent sur leur application dans les tâches de génération de code. Le processus commence par les exigences de l'utilisateur, qui sont décomposées en plusieurs sous-tâches. L'instructeur explique comment les API pertinentes sont identifiées à partir de la bibliothèque de l'entreprise pour répondre à ces sous-tâches. En vectorisant à la fois les API et les sous-tâches, le framework, nommé EPIGEN, améliore la sélection des API appropriées pour la génération de code. La séance de cours souligne l'importance de combiner plusieurs API pour certaines tâches et introduit de nouvelles méthodes de vérification des fonctionnalités de l'API. Les résultats démontrent que le cadre EPIGEN améliore considérablement les performances de sortie de code à travers différents niveaux de difficulté et modèles, démontrant ainsi son potentiel dans le domaine de l’intelligence artificielle et du cloud computing.