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定制和微调大型语言模型：你需要了解的内容
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原文英文，约2800词，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了使用AI编码助手提供定制化编码建议的方法，包括使用大型语言模型和转换器架构来生成相关的代码建议。还介绍了定制LLMs的方法，如检索增强生成、上下文学习和微调。定制化的AI编码助手可以提高开发效率、加强代码导航和理解，并促进团队协作。文章还提供了一些最佳实践，如选择使用RAG的AI解决方案、采用内部源代码实践和整合搜索引擎等。预计企业软件工程师将越来越多地使用机器学习驱动的编码工具。
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关键要点
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本文介绍了使用AI编码助手提供定制化编码建议的方法。
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大型语言模型（LLMs）和转换器架构用于生成相关的代码建议。
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定制LLMs的方法包括检索增强生成（RAG）、上下文学习和微调。
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定制化的AI编码助手可以提高开发效率、加强代码导航和理解，并促进团队协作。
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最佳实践包括选择使用RAG的AI解决方案、采用内部源代码实践和整合搜索引擎。
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企业软件工程师预计将越来越多地使用机器学习驱动的编码工具。
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AI编码助手通过上下文理解提供定制化答案，减少开发者的上下文切换。
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RAG使用嵌入技术从向量数据库中检索信息，保持代码的语义复杂性。
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上下文学习通过提供具体指令或示例来帮助模型理解开发者的需求。
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微调模型可以通过监督学习和人类反馈强化学习（RLHF）来实现。
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GitHub Copilot通过索引组织的代码库提供定制化的编码建议。
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定制化的LLM可以帮助组织更好地利用数据，揭示有价值的见解。
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整合搜索引擎可以扩展LLM的结果，提高信息检索的准确性。
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预计到2027年，50%的企业软件工程师将使用机器学习驱动的编码工具。
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