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大语言模型在领域建模辅助中的实用性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究探讨了在特定领域使用大型语言模型进行代码生成的方法。通过数据分割和提示技术提升模型的思考深度，使用真实产品数据转化为语义向量，实现约70%的准确率。通过llama2微调实验验证其在专业领域代码生成中的有效性。
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关键要点
- 研究探讨了大型语言模型在特定领域代码生成中的有效方法。
- 使用数据分割和提示技术提升模型的思考深度。
- 以真实公司产品的数据为例，提供用户手册和API文档。
- 将数据转换为语义向量，以更好地反映真实定位。
- 通过提示技术在简单到中等复杂的任务中实现约70%的准确率。
- 首次从特定领域增强代码生成效果。
- 使用llama2进行微调实验，验证其在专业领域代码生成中的有效性。
- 该领域具有挑战性和希望，能够在多个行业中取得突破。
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