COBALT：离线轨迹训练多轮代码生成
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COBALT：离线轨迹训练多轮代码生成
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AI 综述
Ziru Chen 等作者提出 COBALT，一种复用离线多轮轨迹来训练大语言模型完成多轮代码生成的方法。其依据是：多轮代码生成可视为一步可恢复的马尔可夫决策过程。 具体做法是，先用参考 LLM 收集轨迹并切分为部分轨迹，再通过单步代码生成完成每个部分轨迹，从而把离线轨迹用于训练。作者称该方法简单且高效。目前报道未给出该方法在基准上的具体效果数据。
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最新进展10月12日 12:00
COBALT：用离线轨迹的上下文赌博机学习实现多轮代码生成报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CLCOBALT：用离线轨迹的上下文赌博机学习实现多轮代码生成
COBALT 提出一种复用离线多轮轨迹训练 LLM 进行多轮代码生成的方法，基于多轮代码生成是一步可恢复马尔可夫决策过程的观察，先用参考 LLM 收集轨迹并切分为部分轨迹，再通过单步代码生成完成每个部分轨迹。
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