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超音速：在 C/C++ 中学习生成源代码优化
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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
本文介绍了Synchromesh框架，用于增强预训练语言模型在代码生成中的可靠性。该框架使用Target Similarity Tuning选择语义上相似的训练样例，并采用Constrained Semantic Decoding方法约束输出代码的合法性，提高了模型的实用性和运行效率。作者在SQL查询、Vega-Lite可视化和SMCalFlow编程语言中进行了实验，展示了CSD在约束语义、范围、类型规则和上下文逻辑等方面的有效性。
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关键要点
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提出了Synchromesh框架，用于增强预训练语言模型在代码生成中的可靠性。
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通过Target Similarity Tuning选择语义上相似的训练样例。
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采用Constrained Semantic Decoding方法约束输出代码的合法性，提高模型的实用性和运行效率。
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在SQL查询、Vega-Lite可视化和SMCalFlow编程语言中进行了实验。
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展示了CSD在约束语义、范围、类型规则和上下文逻辑等方面的有效性。
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