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RefineCoder: Enhancing Code Generation Capabilities of Large Language Models through Adaptive Critique Refinement
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种自适应评价细化方法（ACR），旨在提升大型语言模型的代码生成能力。与基线模型相比，RefineCoder系列在多个基准上表现更佳，显示出其在数据利用上的高效性和持续改进的潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种自适应评价细化方法（ACR），旨在提升大型语言模型的代码生成能力。
- RefineCoder系列在多个基准上表现优于相同规模的基线模型，显示出其在数据利用上的高效性。
- 该方法通过自生成代码和外部评价实现模型自我完善，克服了教师模型蒸馏的局限性。
- 研究表明，RefineCoder能够以更少的数据实现可比或优于的性能，展现了持续改进的潜力。
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