Neue Untersuchungen eines Forschungsteams der University of Illinois in Urbana-Champaign zeigen, dass die Integration von Code in die Trainingsdaten eines großen Sprachmodells (LLM) die Leistung und Fähigkeiten des Modells erheblich verbessern kann. Diese Studie befasst sich mit den Auswirkungen des Code-Vortrainings auf LLM und analysiert die Leistung von LLM als Agent. Forschungsergebnisse zeigen, dass die Code-Integration LLM in die Lage versetzen kann, Aufgaben genauer auszuführen, externes Wissen zu erwerben und mehrere modale Daten zu verarbeiten. Die Forschung weist jedoch auch darauf hin, dass bei der Auswahl von Feedbacksignalen Vorsicht geboten ist, und betont, wie wichtig es ist, Codeattribute in den Trainingsdaten zu verbessern, um die Inferenzfähigkeiten des Modells weiter zu verbessern.
Untersuchungen der University of Illinois in Urbana-Champaign skizzieren die Auswirkungen des Code-Vortrainings auf LLM und zeichnen seine Rolle als intelligenter Agent nach. Durch die Code-Integration können Modelle Aufgaben genauer ausführen und haben die Möglichkeit, externes Wissen und mehrere modale Daten zu erwerben. Bei der Auswahl von Feedbacksignalen ist jedoch Vorsicht geboten, da verrauschte Hinweise die Modellleistung bei nachgelagerten Aufgaben beeinträchtigen können. Darüber hinaus glauben die Forscher, dass die Verbesserung von Codeattributen in den Trainingsdaten die Inferenzfähigkeiten des Modells direkt verbessern kann. Diese Forschung bietet weitere Möglichkeiten zur weiteren Verbesserung der Modellinferenzfähigkeiten, muss sich aber auch mit den Herausforderungen befassen, denen sich die Verbindung des Modells mit verschiedenen Funktionsterminals stellt.
Diese Forschung stellt eine wertvolle Referenz für die Entwicklung von LLM dar, und zukünftige Forschungen werden weiter untersuchen, wie Codedaten besser genutzt werden können und gleichzeitig Herausforderungen gelöst werden, denen das Modell in praktischen Anwendungen begegnen kann, um den kontinuierlichen Fortschritt der LLM-Technologie und eine breitere Anwendung zu fördern.