大语言模型的并发语言错误检测 (CLED)
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。基于提取语言模型生成的文本的某些语言特征并将其输入到并发分类器中以检测错误的并发语言错误检测 (CLED) 方案可以在无法访问内部节点的 LLMs 上使用,并且可以在新闻摘要和翻译等不同任务上应用。
该论文介绍了一种利用大型语言模型(LLM)在调试C编译器中生成简单语言的增强型编译器错误解释的方法。通过专家评估,观察到LLM生成的编译器错误解释在90%的编译时错误和75%的运行时错误上概念上是准确的。新的DCC辅助工具已被学生广泛采用,每周平均有1047个独立运行。初步评估显示使用LLMs来补充编译器输出以增强初学者编程教育的潜力。该工具已作为开源软件提供给社区。