כתבה
arXiv cs.AI ·
לראות אינו לשלוט: הוראת LLMs להשתמש בספריות פרטיות ליצירת קוד
To See is Not to Master: Teaching LLMs to Use Private Libraries for Code Generation
PriCoder הוא גישה חדשה המלמדת מודלי LLMs להשתמש בספריות פרטיות ליצירת קוד. היא עושה זאת על ידי סינתוז אוטומטי של נתונים. ניסויים הראו ש-PriCoder משפר את יכולת היצירה של קוד באמצעות ספריות פרטיות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2603.15159v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown strong potential for code generation, yet they remain limited in private-library-oriented code generation, where the goal is to generate code using APIs from private libraries. Existing approaches mainly rely on retrieving private-library API documentation and injecting relevant knowledge into the context at inference time. However, our study shows that this is insufficient: even given accurate required knowledge, LLMs still struggle to invoke private-library APIs effectively. To address this limitation, we propose PriCoder, an approach that teaches LLMs to invoke private-library APIs through automatically synthesized data. Specifically, PriCoder models private-library data synthesis as the co
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית