通过检索增强生成的少样本学习中的语言模型代码翻译
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 Few-Shot Learning 和基于检索的技术增强代码翻译的方法，这篇论文在大语言模型的领域中取得了重要进展，通过动态检索现有代码翻译的相关示例来指导模型在翻译新代码片段中提供上下文示例，显著提高了翻译质量。
Retrieval-Augmented Generation (RAG)是一种合并检索方法和深度学习技术的方法，旨在通过动态整合最新的外部信息解决大型语言模型（LLMs）的静态限制，并改进LLMs输出的准确性和可靠性。该研究将RAG分为四个类别，并提供了详细的视角和评估方法，同时介绍了其演进和领域的进展。该研究旨在巩固现有的RAG研究，明确其技术基础，并突出其扩展LLMs的适应性和应用潜力。
