Новое исследование исследовательской группы из Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн показывает, что интеграция кода в обучающие данные большой языковой модели (LLM) может значительно улучшить производительность и возможности модели. В этом исследовании изучается влияние предварительного обучения кода на LLM и анализируется эффективность LLM в качестве агента. Результаты исследований показывают, что интеграция кода может дать LLM возможность более точно выполнять задачи, приобретать внешние знания и обрабатывать несколько модальных данных. Тем не менее, исследование также указывает на необходимость осторожности при выборе сигналов обратной связи и подчеркивает важность улучшения атрибутов кода в обучающих данных для дальнейшего улучшения возможностей вывода модели.
Исследования Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн показывают влияние предварительного обучения кода на LLM и прослеживают его роль в качестве интеллектуального агента. Благодаря интеграции кода модели могут выполнять задачи более точно и иметь возможность получать внешние знания и несколько модальных данных. Однако при выборе сигналов обратной связи требуется осторожность, поскольку шумные сигналы могут повлиять на производительность модели при выполнении последующих задач. Кроме того, исследователи полагают, что улучшение атрибутов кода в обучающих данных может напрямую улучшить возможности вывода модели. Это исследование предоставляет больше возможностей для дальнейшего расширения возможностей вывода модели, но также требует решения проблем, возникающих при подключении модели к различным функциональным терминалам.
Это исследование предоставляет ценную информацию для развития LLM, а будущие исследования будут направлены на дальнейшее изучение того, как лучше использовать данные кода при решении проблем, с которыми модель может столкнуться в практических приложениях, чтобы способствовать дальнейшему развитию технологии LLM и ее более широкому применению.