Не справляются ли большие языковые модели с дополнением кода в задаче “Заполни посередине”? Прогнозирование горизонта: новая задача обучения ИИ для улучшения FIM, обучая модели планировать на длительные сроки.

 Are LLMs Failing to Match with Suffix in Fill-in-the-Middle (FIM) Code Completion? Horizon-Length Prediction: A New AI Training Task to Advance FIM by Teaching LLMs to Plan Ahead over Arbitrarily Long Horizons

Проблемы разработки кода и новые решения ИИ

При написании кода разработчики часто сталкиваются с трудностями, заполняя пробелы в незавершенном коде. Эти проблемы возникают из-за сложностей-соответствия нового кода с уже существующими фрагментами, особенно когда не учитывается общий контекст. В последние годы концепция “Fill-in-the-Middle” (FIM) стала важной частью языковых моделей кода, позволяя генерировать недостающий код с учетом как предшествующих, так и последующих частей.

Как работает FIM

Модель FIM использует перестановку последовательностей кода и предсказание следующего токена для заполнения пробелов. Однако современные методы FIM сталкиваются с трудностями в реальных сценариях программирования, так как они основываются на строгих правилах. Это приводит к плохой производительности модели без этих правил.

Решение проблемы с Horizon-Length Prediction (HLP)

Для улучшения планирования и работы с длинными последовательностями был разработан новый метод Horizon-Length Prediction (HLP). Этот подход обучает модели предсказывать количество токенов, необходимых для завершения кода. HLP реализуется как линейный слой над трансформерной моделью и значительно улучшает работу FIM, обучая модели планировать и учитывать более широкий контекст.

Преимущества HLP

  • Улучшение заполнения кода до 24% на различных тестах без использования специфических правил.
  • Эффективность HLP: не требует дополнительных затрат на производительность при выполнении.
  • Улучшение планирования и когерентности сгенерированного кода.

Заключение

Horizon-Length Prediction (HLP) представляет собой инновационный подход к обучению языковых моделей кода, который значительно улучшает их способность к планированию и генерации кода. Вместе с тем, HLP не создает дополнительных затрат при выполнении и остается эффективным инструментом для реальных приложений.

Как ваш бизнес может использовать ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите, где возможно применение автоматизации.
  • Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения с помощью ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
  • На основе собранных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь в внедрении ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Узнайте, как ИИ может улучшить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект