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申请/专利权人：北京理工大学唐山研究院;北京理工大学
摘要：本发明涉及代码生成领域，具体为一种基于中文提示的代码生成模型训练方法，包括：利用人工智能AI生成中文提示代码数据集；由开源平台获取英文提示代码数据集，并对英文提示代码数据集中的数据进行清洗、去重操作；基于中文提示代码数据集和英文提示代码数据集生成训练数据集；采用QLoRA高效微调方法基于训练数据集对代码生成基模型进行微调，优化代码生成基模型在中文编程场景下的代码生成能力；利用训练数据集对微调后的代码基模型进行训练。解决当前代码生成领域中的中文提示代码数据集稀缺的难题，通过中文提示代码数据集提升代码基模型对中文提示理解能力，同时在不损害原模型代码生成准确率的基础上，还实现了准确率的进一步提升。
主权项：1.一种基于中文提示的代码生成模型训练方法，其特征在于，包括：利用人工智能AI生成中文提示代码数据集；由开源平台获取英文提示代码数据集，并对英文提示代码数据集中的数据进行清洗、去重操作；基于中文提示代码数据集和英文提示代码数据集生成训练数据集；采用QLoRA高效微调方法基于训练数据集对代码生成基模型进行微调，优化代码生成基模型在中文编程场景下的代码生成能力；利用训练数据集对微调后的代码基模型进行训练，基于训练结果对代码基模型进行调整得到代码生成模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学唐山研究院 北京理工大学 基于中文提示的代码生成模型训练方法
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