Источник: Oxen.ai Blog
Ссылка: Oxen.ai
Статья подробно рассказывает о процессе обучения специализированной языковой модели для генерации кода на Rust, обладающей 1.5 млрд параметров.
Авторы применяют метод обучения с подкреплением (GRPO) с использованием обратной связи от инструментов Rust (компилятор и система сборки cargo). Это позволяет модели учиться генерировать код, который успешно компилируется, проходит линтер (cargo clippy) и unit-тесты.
Подход к данным и метрикам: Описаны этапы подготовки датасета, в том числе адаптация существующих Python-подобных задач под синтаксис Rust, а также разработка специальных reward-функций, проверяющих качество сгенерированного кода.
Материал показывает, как можно использовать инструменты Rust для автоматизированной проверки качества кода, что может служить основой для создания интеллектуальных помощников и средств автоматизации.
🔗 Читать
@rust_code
>>Click here to continue<<
