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MoTCoder: 模块化思维提升大型语言模型用于具有挑战性的编程任务
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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
本研究通过MoTCoder框架解决大型语言模型在处理编程问题时性能下降的问题。通过模块化指导下的任务分解方法，提高了生成解决方案的模块化程度和正确性。在APPS和CodeContests上分别提升了12.9%和9.43%。
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关键要点
- 本研究引入了模块思维编码器（MoTCoder）框架。
- 研究针对大型语言模型在处理编程问题时的性能下降问题。
- 提出了一种模块化指导下的任务分解方法。
- 通过培育和利用子模块，提高了解决方案的模块化程度和正确性。
- 在APPS和CodeContests上，pass@1指标分别提升了12.9%和9.43%。
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