WikiEdge:ArXiv-2408.15658/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 大型語言模型（Large Language Models， LLMs）在軟件工程任務中的進展：
   • 近年來，LLMs在軟件工程任務，尤其是代碼生成方面取得了顯著進展。這些模型通過深度學習技術，能夠處理和生成自然語言，展現出在生成高質量代碼、理解複雜代碼結構以及將自然語言規範轉化為功能性代碼方面的能力。
   • 然而，LLMs生成的代碼常常存在不準確或幻覺（hallucinations）問題，需要外部輸入進行糾正。為了解決這些問題，研究者提出了一種策略，即通過模型自身輸入（自增強）來優化LLMs生成的代碼。
2. 自糾正大型語言模型（Self-correcting LLMs）的概念與挑戰：
   • 自糾正LLMs旨在通過反饋循環和細化過程迭代地改進模型自身的輸出。這一過程從AI模型基於給定輸入或提示生成初始代碼片段開始，隨後通過評估步驟識別生成代碼中的錯誤或改進區域，並將這些反饋整合到模型的學習過程中。
   • 儘管這些方法顯示出一定的潛力，但它們在處理複雜的調試場景時常常遇到困難，尤其是那些涉及微妙邏輯錯誤或代碼內部複雜依賴的情況。
3. 鏈式思考（Chain-of-Thought， CoT）提示在解決編程問題中的應用：
   • 通過採用CoT模式，LLMs的學習過程可以模仿開發者逐步討論和解決複雜問題的方式，而不是試圖一次性解決所有問題。
   • 該研究提出了一個新的框架CoT-SelfEvolve，它結合了現有的SelfEvolve框架和CoT模式，通過從StackOverflow等開發者論壇中提取的討論來構建領域相關的知識庫，以指導LLMs。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在數據科學代碼生成領域中，通過自糾正機制和鏈式思考提示來提高LLMs性能的重要性和挑戰，以及如何通過整合外部知識庫來增強模型的準確性和效率。