イリノイ大学アーバナシャンペーン校の研究チームによる新しい研究では、大規模言語モデル (LLM) のトレーニング データにコードを統合すると、モデルのパフォーマンスと機能が大幅に向上する可能性があることが示されています。この研究では、LLM に対するコードの事前トレーニングの影響を詳しく調べ、エージェントとしての LLM のパフォーマンスを分析します。研究結果によると、コード統合により LLM はタスクをより正確に実行し、外部知識を取得し、複数のモーダル データを処理できるようになります。ただし、この研究では、フィードバック信号を選択する際には注意が必要であることも指摘しており、モデルの推論能力をさらに向上させるためにトレーニング データ内のコード属性を強化することの重要性も強調しています。
イリノイ大学アーバナシャンペーン校の研究では、LLM に対するコードの事前トレーニングの影響を概説し、インテリジェント エージェントとしての LLM の役割を追跡しています。コードの統合により、モデルはタスクをより正確に実行できるようになり、外部の知識と複数のモーダル データを取得できるようになります。ただし、ノイズの多いキューは下流タスクのモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があるため、フィードバック信号を選択する場合は注意が必要です。さらに、研究者らは、トレーニング データ内のコード属性を強化することで、モデルの推論能力を直接向上させることができると考えています。この研究は、モデル推論機能をさらに強化するためのより多くの機会を提供しますが、モデルがさまざまな機能端末に接続されたときに直面する課題にも対処する必要があります。
この研究は、LLM の開発に貴重な参考資料を提供します。今後の研究では、LLM テクノロジーの継続的な進歩とより広範なアプリケーションを促進するために、実際のアプリケーションでモデルが遭遇する可能性のある課題を解決しながら、コード データをより効果的に利用する方法をさらに検討します。