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Private-library-oriented code generation with large language models
DOI:10.1016/j.knosys.2025.113934.png)
摘要
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• 我们介绍了一种新的场景,专注于面向私有库的代码生成,并提出了一种创新框架。
• 为了公平评估该场景,我们手动构建了四个基准测试,每个基准测试都包含大量的测试用例。
• 我们的实验证明了我们所提出框架的卓越性能。
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
暂无机构信息
引用论文
CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and GenerationCodeT5: 用于代码理解和生成的标识符感知的统一预训练编码器-解码器模型

