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Título : Fine-tuning de LLMs para geração de código Mojo
Autor : FERREIRA, Anna Luiza Caraciolo Albuquerque
Palabras clave : Geração de código; IA gerativa; Code Llama; Llama 2; Fine-tuning
Fecha de publicación : 2-ago-2024
Citación : FERREIRA, Anna Luiza Caraciolo Albuquerque. Fine-tuning de LLMs para geração de código Mojo. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.
Resumen : Esta pesquisa demonstra os processos de fine-tuning e de prompt engineering de modelos de aprendizagem de grande escala (LLMs) para geração de código na linguagem Mojo, desenvolvida pela Modular e lançada em versão inicial em 2023. Serão apresentadas as etapas de coleta e pré-processamento de dados, treinamento dos modelos e suas avaliações e apresentação dos dados gerados a partir dos modelos refinados e de um agente de chat comercial baseado em um modelo de linguagem de larga escala utilizando a estratégia de few-shot learning.
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/57488
Aparece en las colecciones: (TCC) - Ciência da Computação

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