多くの点を考慮すると、大規模モデルはコンテキストに大きく依存します。大規模モデルがより良いコードを生成するには、コンテキスト情報と命令を大規模モデルに正確に転送する必要があります。
問題点
現在、大規模なモデルは主に自然言語と対話しています。自然言語対話の利点は、大規模なモデルを使用するための敷居を下げることです。しかし、言語の不正確さと多様性により、同じ機能を異なる人が記述しても、大規模なモデル生成の結果。同じではありません。
どうやって解決すればいいでしょうか？
オブジェクト指向の考え方に基づいて、ソフトウェア プログラミングは本質的にオブジェクトに対する操作です。したがって、オブジェクト操作室では、大きなモデルがオブジェクトを認識する状況を示す必要があるため、プロンプト全体は主に 2 つの部分に分かれています。
- オブジェクトの説明
- オブジェクトに対する操作の説明。オブジェクトに対する操作では、オブジェクトが 1 から明らかにされる必要があります。
例: ユーザーに対してひどい行為を行います。
- まずユーザー オブジェクトに含まれる属性を定義します
- ユーザーに悪口を言います。
ここで、ステップ 2 のユーザーは中国語ではなく英語のオブジェクトである必要があります。大規模なモデルは crud を理解できるため、生成されたコードにはユーザー用の crud メソッドが含まれます。
全体的な考え方はこんな感じで、具体的には言語やシナリオが異なれば、シナリオに応じてその他の制約も定義する必要があります。何を信頼するか、テクノロジースタックは何か、言語は何かなど。
要約すると、この記事の核心は、コード生成における大規模モデルの堅牢性を向上させるためにオブジェクトを正確な言語で記述することです。実際、オブジェクトの操作については、一連の単純な制約を定義することもでき、これにより、大規模なモデルによって生成されるコードの品質を保証できます。