Выбор представлений для кода в задачах машинного обучения

Смелик Алексей Александрович

Аннотация


В работе представлен обзор существующих методов повышения эффективности работы с LLMs и выбор представления для кода для повышения эффективности. В работе рассмотрены
различные подходы к решению данной задачи. Были проведены эксперименты с запросами в задачах, связанными с анализом кода. В качестве информации для аугментации запроса было выбрано AST.