基于大语言模型进行代码生成的跨模型协同调度方法

本发明涉及一种基于大语言模型(Large Language Models,LLMs)进行代码生成的跨模型协同调度方法，属于人工智能和软件工程领域，包括以下步骤：S1：获取需求集R，并划分成N个子集；S2：在子集中依次提取需求并构建代码生成提示；S3：加载LLMs，分别将代码生成提示传入量化的LLMs，并行生成代码；S4：测试所生成代码的正确性，若检测到错误则构建诊断纠正提示；S5：使用LLMs根据诊断纠正提示诊断并纠正代码中的错误，得到诊断纠正的代码；S6：若代码未通过测试，则进行跨模型生成；S7：循环执行S2‑S6步骤直至处理完所有需求，最终得到成功通过测试用例的代码集和未通过测试用例的代码集；本发明充分挖掘不同LLMs的代码生成性能，提升跨模型协同的自动代码生成能力。