这表明使用伪代码制定任务级策略并将其应用于每个实例,可以使LLM在更广泛的算法推理任务中获益,而不是生成特定于实例的Python代码。 2.3.2.3 LLM发现的逻辑可以转移到SLMs 论文进一步探讨了由LLM(即GPT-3.5-Turbo作为教练)编写的伪代码提示是否可以应用于较小的LM:表1中的CodeLlama家族。在应用由GPT-3.5-Turbo生成...
CodeMind目前提供三种归纳性代码推理任务:独立执行推理(Independent Execution Reasoning,IER)和依赖执行推理(Dependent Execution Reasoning,DER)用于评估LLM是否可以推理任意代码的给定输入如何演变为输出(IER)或只是它正确合成的代码。 规范推理(Specification Reasoning,SR)评估LLM实现指定行为的程度。 2.2.1 CodeMind ...
现在有了一个由 LLM 编排的对话界面,它使用其推理功能来适当地使用工具,所有这些都只需 100 行代码。 一些好的例子 以下是一些对话示例: Colin Eberhardt 表示,深入研究这些问题背后的推理逻辑很有意思。在这个示例中,搜索工具返回结果,但由于某种原因,LLM 决定需要确认答案,使用稍微修改过的查询。 那流行文化呢?以...
Stability 开源 StableCode,涵盖通用基础模型、指令模型,支持 16K 上下文的模型。基础模型在来自 BigCode 的 stack-dataset(v1.2)中进行了多种编程语言的训练,进一步使用 Python、Go、Java、JavaScript、C、Markdown 和 C++等流行语言进行了训练。总计,在高性能计算集群上使用了 560B 个代码标记进行了模型训练。在建立...
1. 用于LLM训练的代码数据质量要比文本质量更高 2. 形式语言中「语法和语义的距离」比高度灵活的自然语言要低 图灵奖得主Yann LeCun也表示赞同：自回归LLM对编码非常有帮助，即便LLM真的不具备规划能力。Rao教授是AAAI的主席，IJCAI的理事，以及Partnership on AI的创始董事会成员；他的主要研究方向为：1. 面向人类...
【新智元导读】Max Tegmark团队又出神作了！他们发现，LLM中居然存在人类大脑结构一样的脑叶分区，分为数学/代码、短文本、长篇科学论文等部分。这项重磅的研究揭示了：大脑构造并非人类独有，硅基生命也从属这一法则。LLM居然长「脑子」了？就在刚刚，MIT传奇大牛Max Tegmark团队的新作，再次炸翻AI圈。论文地址：...
我们假定代码数据可以提升LLM推理能力,是由于下面两个原因: 结构上,与自然语言相比,代码具有复杂结构建模能力; 逻辑上,代码面向过程的逻辑有助于解决多步推理问题。 因此,CIRS计算代码复杂度从结构和逻辑两个方面衡量。 结构上:用一种叫做“抽象语法树”(AST)的技术来编码代码的结构信息。
我首次尝试了bert-base-uncased、google--mt5-small、gpt2、Langboat--bloom-1b4-zh、longformer-base-4096等LLM后,效果出人意料地非常差,细想了一下,发现这些模型的训练语料都是普通的语料,针对普通文本处理的效果还不错,但源代码和普通文本的语义相差较大,比如:...
因此LLM的集成可以大大提高检测和修复软件安全的效率和有效性。具体在静态代码安全方面的应用主要包括两个方面。（1）LLM对代码漏洞的检测及修复 1、代码评估与理解：利用LLM对代码库进行深入分析，理解代码段的功能和目的。2、代码的静态分析：使用LLM检测代码中的潜在安全漏洞如缓冲区溢出、SQL注入等。3、代码质量...
这时，模型将有机会直接修改自身的训练代码，从而实现对奖励机制的篡改。对每个环境，研究人员通过一个二进制值（binary reward）奖惩模型的「规范游戏」行为，同时结合了偏好模型的评分。结果发现，这种方式明确地提高了模型阿谀奉承的倾向，进而使作者去研究LLM在充分「作弊」的环境下可能会发生什么。政治阿谀奉承 最简单...