TEACHING LARGE LANGUAGE MODELS TO SELFDEBUG

• 论文笔记：Teaching Large Language Models to Self-Debug-CSDN博客
• [2304.05128] Teaching Large Language Models to Self-Debug

SELF-DEBUGGING
讓大型語言模型（LLMs）能夠自行 Debug ， 改善程式碼生成的準確性與效率

1. 核心概念：讓模型自行執行生成程式碼、分析執行結果、並通過解釋程式碼找到錯誤，實現類似「Rubber Duck Debugging」的過程。
2. 步驟：
   • 生成程式碼：根據問題描述生成候選程式碼。
   • 執行程式碼：執行生成的程式碼，獲取結果。
   • 生成解釋與反饋：
     • 解釋程式碼的每一步，並根據問題描述確認正確性。
     • 如果發現錯誤，生成修訂後的程式碼，迭代此過程。
3. 終止條件：當程式碼被判定正確或達到最大除錯次數時停止。