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RefineCoder: Enhancing Code Generation Capabilities of Large Language Models through Adaptive Critique Refinement

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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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标签

RefineCoder models 代码生成 大型语言模型 数据利用 自适应评价
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