Beyond the Prompt: Assessing Domain Knowledge Strategies for High-Dimensional LLM Optimization in Software Engineering
यह शोध पत्र इस बात की जांच करता है कि कैसे चार विशिष्ट आर्किटेक्चर के माध्यम से डोमेन ज्ञान को एकीकृत करना—जिसमें 'ह्यूमन-इन-द-लूप प्रॉम्प्टिंग' से लेकर हाइब्रिड सांख्यिकीय-RAG दृष्टिकोण तक शामिल हैं—लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को उन उच्च-आयामी सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुकूलन कार्यों के लिए प्रभावी ढंग से 'वॉर्म स्टार्ट' उत्पन्न करने में सक्षम बना सकता है जहाँ वे वर्तमान में बेयसियन विधियों की तुलना में कम प्रदर्शन करते हैं।