大模型 prompt - 代码 - action

问题 1： 为什么基于 predict next token 的 LLM 在数学运算和表格输出上表现不佳？
回答： 因为 predict next token 的设计更擅长生成连贯的文本，而非精确的数学计算或结构化数据输出，这需要更强的逻辑和准确性。

问题 2： LLM 在编写 Python 代码时为什么表现较好？
回答： LLM 能够生成符合语法规则的代码，并且 Python 语言的灵活性和 LLM 的文本生成能力相匹配，使得代码编写更加高效。

问题 3： 如何利用 LLM 的优势来弥补其在数学运算上的不足？
回答： 可以让 LLM 生成 Python 代码，然后通过执行代码来完成数学运算，从而结合 LLM 的代码生成能力和 Python 的计算能力。

问题 4： 这种思路是否适用于其他编程语言？
回答： 是的，只要 LLM 能够生成符合目标语言语法的代码，这种思路可以扩展到其他编程语言，如 JavaScript 或 Java。

问题 5： 这种方法在实际应用中有哪些潜在的限制？
回答： 限制包括生成的代码可能存在错误，需要额外验证，以及执行环境的安全性和资源消耗问题。

问题 6： 是否有现成的工具或框架支持这种 LLM 与代码结合的方式？
回答： 目前有一些工具和框架支持 LLM 生成代码并执行，例如 OpenAI 的 Codex 和 Jupyter Notebook 的集成。

问题 7： 这种方法对开发者的技能要求是什么？
回答： 开发者需要具备基本的编程知识，以便理解和验证 LLM 生成的代码，并能够调试和优化生成的代码。

问题 8： 这种思路是否会影响 LLM 在自然语言处理任务中的表现？
回答： 不会，这种思路是 LLM 能力的扩展，不会影响其在自然语言处理任务中的表现，反而可以增强其多功能性。

问题 9： 如何评估 LLM 生成的代码质量？
回答： 可以通过代码的正确性、效率、可读性和是否符合需求来评估 LLM 生成的代码质量。

问题 10： 这种思路在未来的发展潜力如何？
回答： 随着 LLM 和编程工具的不断进步，这种思路有望在自动化编程、教育和数据分析等领域发挥更大的作用。