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做相片软件网站,知名广告公司,火车头 wordpress,工程公司名称总结 本文重点研究了调试衰减现象#xff08;Debugging Decay Phenomenon#xff09;#xff0c;即 LLM 在代码生成过程中的调试能力会随着反复试验而迅速衰减#xff0c;并提出了一个新的指标–调试衰减指数#xff08;Debugging Decay Index#xff0c;DDI#xff09;…总结本文重点研究了调试衰减现象Debugging Decay Phenomenon即 LLM 在代码生成过程中的调试能力会随着反复试验而迅速衰减并提出了一个新的指标–调试衰减指数Debugging Decay IndexDDI来定量评估这一现实。传统上LLM 代码生成依赖于静态指标如 passk它评估的是单次生成尝试的结果。因此本研究将重点放在更贴近实际开发过程的 顺序调试 上并对其有效性的指数衰减性质进行建模DDI 结合了初始性能 (E₀)、衰减率 (λ)、策略干预时机 (tθ) 和拟合度 (R²) 来生成代码和调试模型。实验结果还表明从多角度来看该方法显著提高了生成代码和调试模型的能力。实验结果还表明当衰减达到一定阈值时通过执行 “重新开始”重新生成可以显著提高准确性。建议的方法所提出的 DDI 方法是一个定量评估 LLM 顺序调试能力的数学模型。首先将每次调试试验的效果归一化并将其变化模拟为指数衰减函数 E(t) E₀e^(-λt)其中E₀ 是初始调试成功率λ 是衰减率t 是调试尝试次数。此外通过公式 tθ ln(100 / (100 - θ))/λ还可计算出 tθ 直至达到特定效果衰减阈值 θ 的次数并以此作为策略终止或重新生成的标准 DDI 输出包括四对E₀、λ、tθ、R²每对代表一个模型它们分别代表初始性能、调试持久性、再生的最佳时机以及衰减模型的拟合度。该方法不仅可以直观地显示 LLM 在调试过程中的改进情况以及达到极限的位置还可以在仍有改进潜力的情况下进行再生从而提高总体精度。实验本研究将 DDI 应用于 HumanEval 数据集上的 18 个最先进的 LLM以分析其调试能力衰减特性。对于每个模型都计算了初始成功率E₀、衰减率λ、策略再生时机tθ和指数衰减适配度R²并对不同模型进行了比较。此外还测试了在 tθ 时 “重新开始”再生的策略与传统的连续调试策略相比的有效性。结果显示重新生成提高了所有模型的准确性尤其是 llama3.1:8b 模型的准确性从 72.6% 提高到 82.8%deepseek-coder-v2:16b 模型的准确性从 84.1% 提高到 92.1%。因此战略性干预比单纯增加试验次数更有效。不同模型之间 λ 和 R² 的差异也表明调试持续性和响应模式存在特定模型的趋势。