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修补的 RTC：评估 LLMs 在各种软件开发任务中的应用
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
这篇文章介绍了一种名为Patched RTC的评估技术，用于对大型语言模型在软件开发任务中的应用。Patched RTC扩展了Round-Trip Correctness方法，提供了一个自我评估的框架，可以衡量模型的一致性和健壮性。实验结果表明，Patched RTC可以作为开放域任务评估的替代方法。文章还探讨了一致性提示对模型准确性的影响。
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关键要点
- 介绍了一种名为 Patched RTC 的评估技术，用于大型语言模型在软件开发任务中的应用。
- Patched RTC 扩展了 Round-Trip Correctness 方法，提供自我评估框架，衡量模型一致性和健壮性。
- 实验结果表明，Patched RTC 分数与任务特定的准确性度量相关，可以作为开放域任务评估的替代方法。
- 在名为 patchwork 的开源框架中实现了 Patched RTC，支持透明评估。
- 对比了 GPT-3.5 和 GPT-4 模型在不同软件开发任务中的表现，发现 Patched RTC 有效区分模型性能和任务难度。
- 探讨了一致性提示对模型准确性的影响，表明 Patched RTC 可指导软件开发工作流程的提示优化和模型选择。
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