De nouvelles recherches menées par une équipe de recherche de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign montrent que l'intégration de code dans les données de formation d'un grand modèle de langage (LLM) peut améliorer considérablement les performances et les capacités du modèle. Cette étude approfondit l'impact de la pré-formation au code sur LLM et analyse les performances de LLM en tant qu'agent. Les résultats de la recherche montrent que l'intégration de code peut donner à LLM la possibilité d'effectuer des tâches avec plus de précision, d'acquérir des connaissances externes et de traiter plusieurs données modales. Cependant, la recherche souligne également la nécessité d'être prudent lors de la sélection des signaux de rétroaction et souligne l'importance d'améliorer les attributs de code dans les données de formation afin d'améliorer davantage les capacités d'inférence du modèle.
Une recherche de l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign décrit l'impact de la pré-formation au code sur le LLM et retrace son rôle en tant qu'agent intelligent. Grâce à l'intégration du code, les modèles peuvent effectuer des tâches avec plus de précision et ont la capacité d'acquérir des connaissances externes et des données modales multiples. Cependant, il faut faire preuve de prudence lors de la sélection des signaux de rétroaction, car les signaux bruyants peuvent affecter les performances du modèle sur les tâches en aval. En outre, les chercheurs pensent que l'amélioration des attributs du code dans les données de formation peut améliorer directement les capacités d'inférence du modèle. Cette recherche offre davantage d'opportunités pour améliorer davantage les capacités d'inférence du modèle, mais doit également relever les défis rencontrés lorsque le modèle est connecté à différents terminaux fonctionnels.
Cette recherche fournit une référence précieuse pour le développement de LLM, et les recherches futures exploreront plus en détail comment mieux utiliser les données de code tout en résolvant les défis que le modèle peut rencontrer dans des applications pratiques afin de promouvoir le progrès continu de la technologie LLM et une application plus large.