Una nueva investigación de un equipo de investigación de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign muestra que la integración de código en los datos de entrenamiento de un modelo de lenguaje grande (LLM) puede mejorar significativamente el rendimiento y las capacidades del modelo. Este estudio profundiza en el impacto del preentrenamiento de código en LLM y analiza el desempeño de LLM como agente. Los resultados de la investigación muestran que la integración de código puede brindarle a LLM la capacidad de realizar tareas con mayor precisión, adquirir conocimientos externos y procesar múltiples datos modales. Sin embargo, la investigación también señala la necesidad de tener precaución al seleccionar señales de retroalimentación y enfatiza la importancia de mejorar los atributos del código en los datos de entrenamiento para mejorar aún más las capacidades de inferencia del modelo.
Una investigación de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign describe el impacto del entrenamiento previo del código en LLM y rastrea su papel como agente inteligente. A través de la integración de código, los modelos pueden realizar tareas con mayor precisión y tener la capacidad de adquirir conocimiento externo y múltiples datos modales. Sin embargo, se requiere precaución al seleccionar señales de retroalimentación, ya que las señales ruidosas pueden afectar el rendimiento del modelo en tareas posteriores. Además, los investigadores creen que mejorar los atributos del código en los datos de entrenamiento puede mejorar directamente las capacidades de inferencia del modelo. Esta investigación brinda más oportunidades para mejorar aún más las capacidades de inferencia del modelo, pero también debe abordar los desafíos que enfrenta cuando el modelo está conectado a diferentes terminales funcionales.
Esta investigación proporciona una referencia valiosa para el desarrollo de LLM, y las investigaciones futuras explorarán más a fondo cómo utilizar mejor los datos del código mientras se resuelven los desafíos que el modelo puede encontrar en aplicaciones prácticas para promover el progreso continuo de la tecnología LLM y su aplicación más amplia.