WikiEdge:ArXiv-2408.15658/methods

編輯

這篇文獻的工作部分詳細介紹了如何開發和評估提出的自修正大型語言模型（CoT-SelfEvolve）用於數據科學代碼生成。以下是這部分的主要內容：

1. 自修正機制（Self-correcting Mechanism）：
   • 定義了自修正機制的概念，即通過迭代過程和反饋循環，使模型能夠逐步改進自身生成的代碼。
2. CoT-SelfEvolve框架（CoT-SelfEvolve Framework）：
   • 提出了CoT-SelfEvolve，這是一個基於現有SelfEvolve模型的新框架，通過結合鏈式思考（Chain of Thought, CoT）提示和外部知識庫（如StackOverflow）來增強代碼生成的準確性和可靠性。
3. 鏈式思考提示（Chain of Thought Prompting）：
   • 利用從開發者論壇提取的對話構建領域相關知識庫，以指導LLMs。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。
4. 外部知識庫整合（External Knowledge Base Integration）：
   • 通過從StackOverflow等開發者論壇提取的帖子和評論，構建了一個領域相關的知識庫，用於指導LLMs生成更準確和實用的代碼。
5. 實驗設置（Experimental Settings）：
   • 使用DS-1000數據集作為代碼生成的基準測試，涵蓋了1000個數據科學問題，涉及NumPy和Pandas等七個Python庫。
6. 評估指標（Evaluation Metrics）：
   • 採用pass@k指標來衡量模型在k次嘗試內成功解決問題的能力，以更真實地評估模型性能。
7. 實驗結果（Experimental Results）：
   • 通過與現有模型的比較，展示了CoT-SelfEvolve在解決複雜問題上顯著的性能提升，尤其是在多次迭代後。
8. 方法論討論（Methodological Discussion）：
   • 討論了CoT-SelfEvolve如何通過整合外部知識源和自修正機制來提高代碼生成的準確性，以及這種方法在持續軟體工程環境中的潛在應用。