极道
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开源大模型在代码编辑方面与 OpenAI 相去甚远
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本论文研究了使用大型语言模型进行指导性代码编辑的方法。通过评估不同的语言模型，发现开放模型和封闭模型之间存在差距。作者还提出了一个代码编辑任务基准和训练集，以提高开放模型的编辑能力。该研究评估了大型语言模型在教学代码编辑方面的能力差距，并提出了改进方法。
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关键要点
- 研究了使用大型语言模型进行指导性代码编辑的方法。
- 评估发现开放模型和封闭模型之间存在显著差距。
- 提出了一个代码编辑任务基准和训练集，以提高开放模型的编辑能力。
- 现有大型语言模型在教学代码编辑方面的能力差距被揭示。
- 引入了经过精心设计的代码编辑任务基准，评估了几种前沿的语言模型。
- 新的代码编辑训练集展示了如何微调开放式代码语言模型以提高其能力。
- 开源代码 LLM 在程序合成评估中的表现逐渐接近 GPT-4 性能。
- 简单的代码生成被视为代码编辑的一个子集，模型在代码编辑方面表现不佳。
- 对代码编辑性能的深入分析和解释工作正在进行中。
- 开放模型在代码编辑方面落后于封闭模型，尽管在代码生成方面接近其能力。
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