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公开(公告)号:CN119473245A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411448711.5
申请日:2024-10-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F8/30 , G06F8/10 , G06F11/36 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于大语言模型(Large Language Models,LLMs)进行代码生成的跨模型协同调度方法,属于人工智能和软件工程领域,包括以下步骤:S1:获取需求集R,并划分成N个子集;S2:在子集中依次提取需求并构建代码生成提示;S3:加载LLMs,分别将代码生成提示传入量化的LLMs,并行生成代码;S4:测试所生成代码的正确性,若检测到错误则构建诊断纠正提示;S5:使用LLMs根据诊断纠正提示诊断并纠正代码中的错误,得到诊断纠正的代码;S6:若代码未通过测试,则进行跨模型生成;S7:循环执行S2‑S6步骤直至处理完所有需求,最终得到成功通过测试用例的代码集和未通过测试用例的代码集;本发明充分挖掘不同LLMs的代码生成性能,提升跨模型协同的自动代码生成能力。