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通过检索增强生成的少样本学习中的语言模型代码翻译
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
研究表明，传统语言模型在代码生成方面存在困难，通过引入外部上下文信息（如库文档）可以改善效果。创建的CodeRAG-Bench评估基准显示，高质量的上下文能够提升代码生成效果，但在词汇重叠有限的情况下，检索器仍难以获取有用信息。希望该基准能促进检索增强生成方法的发展。
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关键要点
- 传统语言模型在生成代码方面存在困难。
- 引入外部上下文信息（如库文档）可以改善代码生成效果。
- 创建了CodeRAG-Bench评估基准，涵盖基本编程、开放域和代码库级别的代码生成任务。
- 高质量的上下文能够提升代码生成效果，但检索器在词汇重叠有限的情况下仍难以获取有用信息。
- 希望CodeRAG-Bench能促进检索增强生成方法的发展。
❓
延伸问答
传统语言模型在代码生成中存在哪些困难？
传统语言模型在生成代码方面存在一定困难，尤其是在缺乏外部上下文信息时。
如何通过外部上下文信息改善代码生成效果？
引入外部上下文信息，如库文档，可以显著改善代码生成效果。
CodeRAG-Bench评估基准的目的是什么？
CodeRAG-Bench评估基准旨在评估检索增强生成模型在代码生成任务中的表现。
高质量上下文对代码生成的影响是什么？
高质量的上下文能够提升代码生成效果，但在词汇重叠有限的情况下，检索器仍难以获取有用信息。
CodeRAG-Bench希望促进哪些方面的发展？
希望CodeRAG-Bench能够促进检索增强生成方法的发展，特别是在代码生成领域。
检索器在词汇重叠有限的情况下面临什么挑战？
在词汇重叠有限的情况下，检索器难以获取有用的上下文信息，影响代码生成效果。
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