Fonctionnalités de LLaMA-Reviewer Research Paper sur ChatGPT
Exploitation de grands modèles de langage
À qui convient l'utilisation de LLaMA-Reviewer Research Paper sur ChatGPT ?
LLaMA-Reviewer est un document de recherche sur ChatGPT qui vise à faire progresser l'automatisation de la revue de code en utilisant de grands modèles de langage grâce à un accord efficace sur les paramètres.
Comment utiliser le guide rapide LLaMA-Reviewer Research Paper sur ChatGPT ?
Pour commencer rapidement avec LLaMA-Reviewer, suivez ces étapes :
1. Acquérir l'accès à ChatGPT et à l'ensemble de données de revue de code.
2. Mettez en place l'environnement pour l'accord fin du modèle ChatGPT.
3. Prétraitez l'ensemble de données de revue de code et formatez-le pour l'accord fin.
4. Effectuez l'accord fin en utilisant l'ensemble de données prétraité.
5. Évaluez le modèle accordé fini sur les tâches de revue de code.
6. Déployez le modèle accordé fini et intégrez-le dans le processus de revue de code.
Comment utiliser LLaMA-Reviewer Research Paper sur ChatGPT ?
Pour utiliser LLaMA-Reviewer, vous devez avoir accès au modèle ChatGPT et à l'ensemble de données de revue de code. Le processus implique l'accord fin du modèle ChatGPT sur l'ensemble de données spécifique aux tâches de revue de code. Une fois l'accord fini, LLaMA-Reviewer peut être utilisé pour automatiser la revue de code en fournissant des suggestions, en identifiant des bugs et en améliorant la qualité du code.
LLaMA-Reviewer Research Paper dans les étiquettes de ChatGPT
FAQ sur LLaMA-Reviewer Research Paper pour ChatGPT
Qu'est-ce que LLaMA-Reviewer?
LLaMA-Reviewer est un document de recherche sur ChatGPT qui explore l'utilisation de grands modèles de langage pour automatiser la revue de code.
Qui peut utiliser LLaMA-Reviewer?
LLaMA-Reviewer est conçu pour les développeurs de logiciels, les relecteurs de code et les organisations impliquées dans les processus de revue de code.
Comment fonctionne LLaMA-Reviewer?
LLaMA-Reviewer fonctionne en accordant finement le modèle ChatGPT sur un ensemble de données de revue de code, ce qui lui permet de fournir des suggestions, d'identifier des bugs et d'améliorer la qualité du code.
