ClarifyGPT：意图澄清，LLM代码生成新纪元！

ClarifyGPT：赋予大型语言模型意图澄清能力的代码生成新篇章

在软件开发的世界里，大型语言模型（LLMs）如gpt、GPT-4等已成为一股不可忽视的力量。它们凭借强大的自然语言处理能力，正在逐步改变我们编写代码的方式。就像任何强大的工具一样，LLMs在代码生成领域也面临着一些挑战。特别是当用户需求存在歧义或不足时，LLMs往往难以准确理解并生成符合期望的代码。为了解决这一问题，我们提出了ClarifyGPT框架，它通过意图澄清来增强基于LLMs的代码生成能力。

代码生成，简而言之，就是将自然语言需求转化为计算机可执行的代码片段。随着LLMs的崛起，这一领域迎来了新的发展机遇。挑战也随之而来。在实际应用中，我们经常会遇到用户编写的需求不够明确或存在歧义的情况。例如，用户可能只是简单地要求“编写一个函数来对元素列表进行排序”，但没有明确指定是按升序还是降序排序。这种模糊性对于LLMs来说是一个巨大的挑战，因为它们往往缺乏澄清模糊需求的能力。

ClarifyGPT框架正是为了解决这一问题而诞生的。它的核心思想是通过识别模糊需求并提出有针对性的澄清问题来增强代码生成。具体来说，ClarifyGPT首先会对用户提供的自然语言需求进行代码一致性检查。如果发现需求存在模糊性，ClarifyGPT就会提示LLM生成一个或多个澄清问题，以便用户能够更清晰地表达他们的意图。一旦收到用户的回复，ClarifyGPT就会根据这些回复完善需求，并生成最终的代码片段。

ClarifyGPT采用了一种两步的代码一致性检查机制来决定何时询问澄清问题。它会将用户提供的自然语言需求转化为一个或多个潜在的代码片段。然后，它会通过比较这些代码片段在给定测试输入下的输出行为来判断需求的清晰度。如果不同的代码片段产生了相似的输出行为，那么ClarifyGPT就会认为需求是清晰的；否则，它就会认为需求存在模糊性。

一旦识别出模糊需求，ClarifyGPT就会根据一定的策略生成澄清问题。这些问题旨在帮助用户更清晰地表达他们的意图。例如，对于上述的排序函数需求，ClarifyGPT可能会生成这样的问题：“您希望按升序还是降序对列表进行排序？”通过这样的问题，用户可以更准确地传达他们的需求给LLM。

在收到用户对澄清问题的回复后，ClarifyGPT会根据这些回复完善原始需求。然后，它会再次调用LLM来生成最终的代码片段。由于经过了澄清和完善的需求更加明确和具体，因此生成的代码片段也更有可能符合用户的期望。

为了验证ClarifyGPT的有效性，我们进行了一系列实验。我们选择了四个不同的基准测试数据集，并分别使用GPT-4和gpt作为基准模型进行代码生成。然后，我们在这些基准测试上运行了ClarifyGPT框架，并记录了其性能表现。

实验结果表明，ClarifyGPT能够显著提高代码生成的性能。具体来说，在MBPP-sanitized数据集上，ClarifyGPT将GPT-4的性能从70.96%提升到了80.80%。在另外四个基准测试上，ClarifyGPT也分别将GPT-4和gpt的平均性能提升到了75.75%和67.22%。这些结果表明，通过意图澄清来增强基于LLMs的代码生成是一种有效的方法。

ClarifyGPT框架的提出为基于LLMs的代码生成领域带来了新的思路。通过识别模糊需求并提出澄清问题，ClarifyGPT能够帮助LLMs更准确地理解用户的意图，并生成更符合期望的代码片段。ClarifyGPT也面临着一些挑战。例如，如何更准确地识别模糊需求、如何生成更精确和有针对性的澄清问题等都是未来研究的方向。

此外，随着LLMs的不断发展和进步，我们相信ClarifyGPT框架的性能还有很大的提升空间。未来，我们可以考虑将更多的先进技术引入到ClarifyGPT中，例如知识图谱、深度学习等，以进一步提升其代码生成的性能和准确性。

ClarifyGPT框架的提出为基于LLMs的代码生成领域带来了新的机遇和挑战。通过意图澄清来增强代码生成的能力，ClarifyGPT不仅提高了代码生成的准确性和效率，还为用户提供了更好的编程体验。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们相信ClarifyGPT将会发挥更大的作用，为软件开发领域带来更多的创新和突破。