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蛋糕上的糖霜：爱立信的自动代码摘要
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了PromptCS，一种新型代码摘要提示学习框架，通过训练提示代理来释放大语言模型在代码摘要中的潜力。在CodeSearchNet数据集上的评估结果显示，PromptCS优于四个度量标准的指导学习方案，并且在某些大语言模型上甚至优于任务导向的微调方案。此外，PromptCS的训练效率更高，能够生成更好的摘要。
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关键要点
- 本文提出了一种新型提示学习框架，称为PromptCS，用于代码摘要。
- PromptCS训练了一个能够生成连续提示的提示代理，释放大语言模型在代码摘要中的潜力。
- 连续提示相比于人工编写的离散提示，更易于大语言模型理解。
- PromptCS在CodeSearchNet数据集上的评估结果优于四个广泛使用的度量标准的指导学习方案。
- 在某些基础大语言模型上，PromptCS甚至优于任务导向的微调方案。
- PromptCS的训练效率比任务导向的微调方案更快，尤其在较大的大语言模型上表现更明显。
- 人工评估结果表明，PromptCS能够生成更好的摘要。
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