要点:
1. 代码预训练提升LLM在推理能力上的表现，能应用于更复杂的自然语言任务。
2. 代码生成结构化的中间步骤，可以通过函数调用连接到外部执行终端。
3. 利用代码编译和执行环境提供了更多样化的反馈信号，为模型的进一步改进提供支持。
站长之家（ChinaZ.com）1月29日 消息:伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发表了关于代码集成到LLM训练数据中的好处。这项研究概述了代码预训练对LLM的影响，并追踪了LLM作为智能智能体时的作用。将LLM连接到其他功能终端有助于模型更准确地执行任务，具备获取外部知识和多种模态数据的能力。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.00812v1.pdf
然而，选择反馈信号时需要谨慎，因为嘈杂的提示可能会影响模型在下游任务上的表现。此外，研究人员认为在训练数据中加强代码属性可以直接提高模型的推理能力。
研究人员设想探索多样化的训练目标和新颖的架构将为进一步增强模型推理能力提供更多机会。对于数据密集型领域中更复杂的任务，模型需要精确掌握各种功能终端的使用方法，这是将LLM连接到不同的功能终端时面临的挑战。
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