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代码生成大语言模型的正确性与鲁棒性系统评测
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作者 梁文仪 《现代信息科技》 2026年第1期68-73,共6页
针对以大语言模型为驱动的代码生成辅助工具在软件开发领域的选型问题,选取ChatGPT、Codex(12B)和GitHub Copilot三种主流工具,采用权威文献分析、模拟实验验证及理论分析等方法,对其在需求理解、代码自动生成等方面的能力进行了系统评... 针对以大语言模型为驱动的代码生成辅助工具在软件开发领域的选型问题,选取ChatGPT、Codex(12B)和GitHub Copilot三种主流工具,采用权威文献分析、模拟实验验证及理论分析等方法,对其在需求理解、代码自动生成等方面的能力进行了系统评估。提出以代码正确性和鲁棒性为主要评价指标,详细分析各模型在不同应用场景下的优势与劣势,旨在为代码生成大语言模型的实用性选型上提供数据和理论依据。 展开更多
关键词 大型语言模型 代码生成 正确性 鲁棒性 ChatGPT Codex(12B) github copilot
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