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LLaMA-Reviewer Research Paper

By PARAS PAUL チャット：4 : 2024-03-19 Gpt 更新時間: 2024-01-17
Advancing Code Review Automation with Large Language Models through Parameter-Efficient Fine-Tuning
Use LLaMA-Reviewer Research Paper on ChatGPT
人工知能 ソフトウェア開発

ChatGPT上でのLLaMA-Reviewer Research Paperの機能

ChatGPT上でLLaMA-Reviewer Research Paperを使用する対象者は

LLaMA-Reviewerは、ChatGPTに関する研究論文であり、大規模言語モデルを使用したコードレビュー自動化を、パラメータ効率の良いファインチューニングを通じて推進することを目的としています。

ChatGPTでLLaMA-Reviewer Research Paperクイックスタートを使う方法

LLaMA-Reviewerをすばやく始めるには、次の手順に従ってください: 1. ChatGPTとコードレビューデータセットにアクセスしてください。 2. ChatGPTモデルのファインチューニング環境をセットアップします。 3. コードレビューデータセットを前処理し、ファインチューニング用にフォーマットします。 4. 前処理済みのデータセットを使用してファインチューニングを実行します。 5. ファインチューニングされたモデルをコードレビュータスクで評価します。 6. ファインチューニングされたモデルを展開し、コードレビュープロセスに統合します。

ChatGPTでLLaMA-Reviewer Research Paperを使う方法

LLaMA-Reviewerを使用するには、ChatGPTモデルとコードレビューデータセットへのアクセスが必要です。プロセスは、コードレビュータスクに特化したデータセットでChatGPTをファインチューニングすることを含みます。ファインチューニングが完了すると、LLaMA-Reviewerは、提案を提示し、バグを特定し、コードの品質を向上させることでコードレビューを自動化するために使用できます。

ChatGPTのLLaMA-Reviewer Research Paperタグ

ソフトウェア開発 人工知能 大規模言語モデル AIガイダンス コードレビューの自動化

ChatGPT上のLLaMA-Reviewer Research Paperに関するFAQ

LLaMA-Reviewerとは何ですか？
LLaMA-Reviewerは、大規模言語モデルを使用してコードレビューを自動化することを探究しているChatGPTに関する研究論文です。
LLaMA-Reviewerを誰が使用できますか？
LLaMA-Reviewerは、ソフトウェア開発者、コードレビュアー、およびコードレビュープロセスに関与する組織向けに設計されています。
LLaMA-Reviewerはどのように機能しますか？
LLaMA-Reviewerは、ChatGPTモデルをコードレビューデータセットでファインチューニングすることによって、提案を行い、バグを特定し、コードの品質を向上させることができるようになります。

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PARAS PAUL ・ 2024-03-19 - チャット：4
ソフトウェア開発 人工知能 大規模言語モデル AIガイダンス コードレビューの自動化