伊利诺伊大学香槟分校的研究团队最新研究表明，将代码集成到大型语言模型（LLM）的训练数据中，可以显着提升模型的性能和能力。这项研究深入探讨了代码预训练对LLM的影响，并分析了LLM作为智能体时的表现。研究结果显示，代码集成可以赋予LLM更准确地执行任务、获取外部知识以及处理多种模态数据的能力。然而，研究也指出了在选择反馈信号时需要谨慎，并强调加强训练数据中代码属性的重要性，以进一步提升模型的推理能力。
伊利诺伊大学香槟分校的研究概述了代码预训练对LLM的影响，并追踪了LLM作为智能智能体时的作用。通过代码集成，模型可以更准确地执行任务，并具备获取外部知识和多种模态数据的能力。然而，选择反馈信号时需要谨慎，因为嘈杂的提示可能会影响模型在下游任务上的表现。此外，研究人员认为在训练数据中加强代码属性可以直接提高模型的推理能力。该研究为进一步增强模型推理能力提供了更多机会，但也需要应对模型连接到不同功能终端时面临的挑战。
这项研究为LLM的发展提供了宝贵的参考，未来研究将进一步探索如何更好地利用代码数据，同时解决模型在实际应用中可能遇到的挑战，以促进LLM技术的持续进步和更广泛的应用。