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代码优化：自动生成的正确性和效率偏好数据
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于人类编程阶段的生成和编辑方法，用于提高大型语言模型在竞争性编程任务中的代码质量。通过对9种常见代码生成语言模型进行评估，结果显示该方法在不同数据集上的表现优于其他后处理方法。
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关键要点
- 提出了一种基于人类编程阶段的生成和编辑方法。
- 该方法旨在提高大型语言模型在竞争性编程任务中的代码质量。
- 对9种常见代码生成语言模型进行了评估。
- 在APP-dev数据集上，pass@1平均值提高了89%。
- 在APPS-test数据集上，pass@1平均值提高了31%。
- 在HumanEval数据集上，pass@1平均值提高了48%。
- 该方法的表现优于其他后处理方法。
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