本研究提出了一种“桥接编码器”方法，旨在解决大语言模型在低资源编程语言上的性能差距。通过优化自然语言与编程语言的对齐，显著提升了模型性能，对未来研究具有重要意义。

本研究探讨了在低资源和领域特定编程语言中使用大型语言模型（LLM）进行编码的可行性。研究发现LLM在编写、理解、改进和文档化代码方面是有用的工具，但也存在限制。该研究旨在利用LLM促进低资源编程语言的软件开发并降低其采用门槛。