基于人工智能的编译器后端开发辅助方法及装置

本发明提出一种基于人工智能的编译器后端开发辅助方法和装置，对现有LLM进行微调训练，得到专门针对编译器后端开发优化的大语言模型，能够在代码补全、生成和修复等任务上提供高精度的支持。并设计了一种检索方法，能够自动检索与用户输入最相似的示例，从而在计算资源受限的环境下提升LLM的性能。本发明提高了编译器后端开发的自动化水平，减少了手动编码工作量，提升了开发效率，并降低了开发者的学习成本。