本研究探讨了大型语言模型(LLMs)通过自动补全部分Verilog代码(一种用于设计和建模数字系统的常用语言)来实现硬件设计自动化的能力。我们在从GitHub和Verilog教材汇编的数据集上对现有LLMs进行微调,并使用专门设计的测试套件(包含定制问题集和测试平台)评估生成Verilog代码的功能正确性。实验表明,经过微调的开源
LLM:clean_bundles 使用 repomix 生成 LLM 代码包输出文件 LLM:copy_buffer_bundle 将生成的 LLM 代码包从 output.txt 复制到剪贴板 LLM:generate_code_review 根据 output.txt 存储的代码库内容生成代码审查报告 LLM:generate_github_issues 根据 output.txt 内容生成GitHub issuesLLM:generate_issue_prompts 根据 o...
第一个想法就是用大模型蒸馏小模型,FastApply-7B-v1.0就是专门做代码合并用的小模型,通过让Claude Sonnet 3.5 (70%)和GPT-4 (30%) 生成合并代码,并微调Qwen2.5-Coder-7B的模型,得到了该模型,细节可以参考该github仓库。 该模型在DeepSeek的评估下,准确率达到了99.95%,可以说是非常高了。 基于该模型,我用A6...
AlphaCodium具体流程如上图所示,分为两个主要阶段:一个是预处理阶段,在这个阶段中,问题会以自然语言进行推理;另一个是迭代代码生成阶段,在这个阶段中,会生成、运行和修复代码解决方案,以满足公共和人工智能生成的测试。 设计AlphaCodium 流程时的一个关键发现,即生成额外的有用测试比生成正确的代码解决方案更容易。添...
越来越多的研究开始对LLM大模型生成的代码的质量提出质疑,尽管科技行业不断推出越来越多的旨在增强甚至取代人类编码员的工具。 随着我们(GDELT)继续探索和评估越来越多的此类工具,以下是我们的一些早期观察结果。 总的来说,我们发现代码生成器的实用性仅限于少数语言的基本任务,特别是 Python 和 HTML + JavaScript。
LLM综述模型主要包括两个关键步骤：代码表示学习和综述生成。1. 代码表示学习 代码表示学习是LLM综述模型的基础，其目标是将代码转化为机器可理解的向量表示。常用的方法包括AST（Abstract Syntax Tree）表示和Graph Neural Network（GNN）表示。AST表示将代码解析成树状结构，每个节点代表代码的一个语法元素，通过遍历AST...
本周带来的8个模型项目分别用于代码生成、中文对话、多语言对话、儿童情感对话、语义表征、姿势估计等;2个工具项目用于LLM训练、API调用。 Stability开源代码生成模型StableCode,包含基础、指令和支持16K上下文三种模型版本,支持多种编程语言 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...
LLM的生成过程可以分为两个步骤:训练和生成。在训练阶段,需要准备大量的文本数据作为输入。这些文本数据可以是小说、新闻、论文等各种文本类型。通过对这些文本数据进行处理和分析,可以得到一个训练好的LLM模型。在生成阶段,可以通过给定一个前缀,让LLM模型生成相应的文本。生成的文本可以是句子、段落甚至整篇文章。 LLM...
20240222【LLM-代码】ChatGPT生成的代码真的正确吗？大型模型代码生成的严格评估 一、结论写在前面 论文提出了EvalPlus——一个严格的程序综合评估框架，由自动测试生成驱动。EvalPlus结合了基于LLM和基于突变的输入生成，以获得一组多样的测试输入，准确评估LLM生成代码的正确性。EvalPlus基于流行的HUMANEVAL创建了HUMAN...
使用单个命令生成自定义的 Node.js CRUD API 并带有 E2E 测试 长期以来,启动新的 Node.js 项目的一种常见方式是使用样板。这些样板帮助开发者重用熟悉的代码结构,实现标准功能,例如访问云文件存储。随着 LLM 的最新进展,项目样板文件似乎比任何时候都更有用。