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源代码摘要的提示学习框架
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原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了新型代码摘要提示学习框架PromptCS，通过训练提示代理生成连续提示，释放大语言模型在代码摘要中的潜力。在CodeSearchNet数据集上评估，PromptCS优于四个度量标准的学习方案，甚至在某些大语言模型上优于任务导向的微调方案。PromptCS训练效率高且在较大的大语言模型上具有优势。人工评估结果表明，PromptCS生成更好的摘要。
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关键要点
- 本文提出了一种新型代码摘要提示学习框架PromptCS。
- PromptCS通过训练提示代理生成连续提示，释放大语言模型在代码摘要中的潜力。
- 与人工编写的离散提示相比，连续提示更易于大语言模型理解。
- 在CodeSearchNet数据集上，PromptCS优于四个广泛使用的度量标准的学习方案。
- 在某些大语言模型上，PromptCS甚至优于任务导向的微调方案。
- PromptCS的训练效率高于任务导向的微调方案。
- 人工评估结果表明，PromptCS生成的摘要质量更高。
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