一种基于大模型的代码智能任务性能提升方法

本发明公开了一种基于大模型的代码智能任务性能提升方法，完成对低质量输入的动态修复。包括：输入数据x正常传递给目标深度代码模型，得到输出与概率信息，计算PPL、STOS、SMOS、AUC四种评估指标分数；利用梯度提升树，通过四种评估指标识别出需要修复的低质量输入xlow；使用Jaccard相似度进行检索，寻找k个与低质量输入xlow相似的代码示例按照生成范式与选择范式构建提示输入LLM进行低质量输入的修复；通过LLM返回的概率信息PLLM(x)计算困惑度，自适应选择Repairgen和Repairsel中置信度最高的输出作为修复的结果。