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TST$^R$: 目标相似度调整与现实世界相遇
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了目标相似性调整（TST）的应用和改进方法，通过大型语言模型从自然语言中选择相关示例到代码生成，使模型保持为黑盒子，在推理时只需要进行少量矩阵乘法。同时，介绍了如何高效地选择较少的训练示例来训练TST模型，并引入了一种基于排名的评估方法，用于评估TST。
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关键要点
- 目标相似性调整（TST）通过大型语言模型从自然语言中选择相关示例到代码生成。
- TST旨在使句子嵌入模型适应NL输入之间的相似性与相关代码输出之间的相似性匹配。
- 提出了在实际应用中应用和改进TST的不同方法。
- 用更大模型的嵌入替换句子转换器，减少对语言分布的敏感性，使合成生成示例更加灵活。
- 训练一个微小模型将嵌入转换为符合代码相似性的空间，保持模型为黑盒子，推理时只需少量矩阵乘法。
- 介绍了如何高效选择较少的训练示例来训练TST模型。
- 引入了一种基于排名的评估方法，用于评估TST，节省昂贵的端到端代码生成实验。
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