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LLM论文笔记 5: CodeT: Code Generation with Generated Tests

注:本系列不包括基础的知识点讲解,为笔记/大纲性质而非教程,用于论文知识点和思想和快速记忆和回顾,更多细节建议阅读论文原文。1. 更多的测试用例通常可以提高代码大模型的性能,但当测试用例数量达到一定阈值后,性能提升效果减弱。2. 只考虑代码解决方案或测试用例数量的评分方法一致性地比CODET表现差,证明了考虑。3. 遗留问题:无法保证测试用例的质量(后续有更多相关工作)(内部思想还是通过多的测试是

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#论文阅读#自然语言处理#语言模型 +2
2026最新最新国内 ChatGPT Plus/Pro 获取教程

本文将详细介绍如何快速获取一张虚拟信用卡,并通过该卡来获取ChatGPT Plus和ChatGPT Pro。

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#人工智能#深度学习#语言模型
LLM论文笔记 15: Transformers Can Achieve Length Generalization But Not Robustly

主要探讨Transformer模型在长度泛化(length generalization)上的表现,特别是在整数加法任务中的应用。注:本系列不包括基础的知识点讲解,为笔记/大纲性质而非教程,用于论文知识点和思想和快速记忆和回顾,更多细节建议阅读论文原文。3. 长度泛化的表现高度依赖于随机权重初始化和训练数据的顺序,导致不同试验之间的性能差异显著。2. 在适当的配置下,Transformer模型可以

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#论文阅读#语言模型#自然语言处理 +1
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