Uma nova pesquisa de uma equipe de pesquisa da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign mostra que a integração do código nos dados de treinamento de um modelo de linguagem grande (LLM) pode melhorar significativamente o desempenho e os recursos do modelo. Este estudo investiga o impacto do pré-treinamento de código no LLM e analisa o desempenho do LLM como agente. Os resultados da pesquisa mostram que a integração de código pode dar ao LLM a capacidade de executar tarefas com mais precisão, adquirir conhecimento externo e processar vários dados modais. No entanto, a pesquisa também aponta a necessidade de cautela ao selecionar sinais de feedback e enfatiza a importância de aprimorar os atributos do código nos dados de treinamento para melhorar ainda mais as capacidades de inferência do modelo.
Uma pesquisa da Universidade de Illinois em Urbana-Champaign descreve o impacto do pré-treinamento de código no LLM e traça seu papel como agente inteligente. Através da integração de código, os modelos podem executar tarefas com mais precisão e ter a capacidade de adquirir conhecimento externo e vários dados modais. No entanto, é necessário cuidado ao selecionar sinais de feedback, pois sinais ruidosos podem afetar o desempenho do modelo em tarefas posteriores. Além disso, os pesquisadores acreditam que o aprimoramento dos atributos do código nos dados de treinamento pode melhorar diretamente as capacidades de inferência do modelo. Esta pesquisa oferece mais oportunidades para aprimorar ainda mais as capacidades de inferência do modelo, mas também precisa abordar os desafios enfrentados quando o modelo está conectado a diferentes terminais funcionais.
Esta pesquisa fornece uma referência valiosa para o desenvolvimento do LLM, e pesquisas futuras explorarão ainda mais como utilizar melhor os dados do código e, ao mesmo tempo, resolver desafios que o modelo pode encontrar em aplicações práticas para promover o progresso contínuo da tecnologia LLM e uma aplicação mais ampla.