BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-08T00:00:00Z

挑战前人未达之地：暴露代码生成评估中的偏见和不足

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内容提要

本研究使用大型语言模型评估了九种代码生成模型，发现其中代码函数存在偏差的比例在31.45%到79.93%之间，受到偏差影响的代码函数比例在9.68%到37.37%之间。为减轻偏差，提出了三种缓解策略，成功将偏差代码比例降低到0.4%到4.57%。

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标签

代码生成 代码生成模型 偏差 缓解策略