Ցույց տվեք մոդելին ձեր հին կոդը, և այն կգրի ձեր հին սխալները. 32 փորձարկում, 0% վերաօգտագործում
Ծրագրավորողի կողմից անցկացված վերջին փորձարկումը ցույց է տալիս, թե ինչպես են AI մոդելները ենթարկվում ռեպոզիտորիայում առկա կոդի ազդեցությանը: Փորձարկելով չորս տարբեր LLM-ներ կոդի երկու տարբերակների վրա՝ հետազոտությունը պարզել է, որ մոդելները հետևողականորեն կրկնօրինակում են իրենց ցուցադրված օրինաչափությունները: Հին և սխալներ պարունակող կոդի դեպքում մոդելները վերարտադրել են կոնկրետ թերություններ՝ փոխարենը նոր և մաքուր իրականացումներ օգտագործելու: Նույնիսկ երբ մոդելներին հրահանգվել է օգտագործել նոր ընդհանուր բաղադրիչը, նրանք հաճախ ստեղծել են սխալ API ինտերֆեյսներ, եթե ելակետային կոդը տրամադրված չի եղել: Արդյունքները վկայում են, որ AI-ի օգնությամբ մշակումը խիստ կախված է համատեքստից, և մաքուր ու լավ փաստաթղթավորված ռեպոզիտորիայի պահպանումը էական է՝ հին տեխնիկական պարտքերի և հնացած կոդավորման ձևերի տարածումը կանխելու համար:
This is a summary. Read the full article at the original source:
Dev.toԿապակցված
Իր վերջին բլոգային գրառման մեջ Քոլին Բրեքը անդրադառնում է տեխնիկական բովանդակություն ստեղծելու համար մեծ լեզվական մոդելների (LLM) օգտագործման աճող միտ…
«Giga Pisar» հավելվածի ստեղծողը, որը հիմնված է Sber-ի GigaAM խոսքի ճանաչման տեխնոլոգիայի վրա, ամփոփել է Habr-ում իր առաջին հոդվածի հրապարակումից հետո…
Habr-ի այս հոդվածը համակարգիչը դիտարկում է որպես հիմնարար մաթեմատիկական կառուցվածք՝ ընթերցողներին առաջարկելով հաշվողական գործընթացներին նայել աբստրակտ…