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研究通过L2CEval系统评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力,并分析了影响性能的因素。同时,还对模型的置信度校准情况和输出的程序进行了评估。该研究提供了对模型能力和限制的全面了解,并发布了评估框架和模型输出,为未来研究奠定基础。

NoFunEval: 搞笑的事实上代码语言模型在功能正确性以外的要求上遭遇困难

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-29T00:00:00Z

本研究使用L2CEval系统评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力,并分析了影响其性能的因素。同时,提供了对模型能力和限制的全面了解,并发布了评估框架和所有模型输出,为该领域的进一步研究奠定基础。

用于代码的大型语言模型的程序测试能力

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-09T00:00:00Z

本研究评估了大型语言模型在语言到代码生成方面的能力,分析了影响性能的因素,并衡量了模型的置信度校准情况。研究结果提供了对LLMs在语言到代码生成方面能力和限制的全面了解,并发布了评估框架和所有模型输出。

L2CEval: 评估大型语言模型的语言到代码生成能力

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-29T00:00:00Z
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