Methodology for Code Synthesis Evaluation of LLMs Presented by a Case Study of ChatGPT and Copilot
Elmentve itt :
| Szerzők: |
Ságodi Zoltán Siket István Ferenc Rudolf |
|---|---|
| Dokumentumtípus: | Cikk |
| Megjelent: |
2024
|
| Sorozat: | IEEE ACCESS
12 |
| Tárgyszavak: | |
| doi: | 10.1109/ACCESS.2024.3403858 |
| mtmt: | 34944357 |
| Online Access: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/36184 |
Hasonló tételek
-
With ChatGPT about ChatGPT
Szerző: Nagy Valéria
Megjelent: (2024) -
With ChatGPT about ChatGPT [abstract] /
Szerző: Nagy Valéria
Megjelent: (2024) -
Mindent letarol a ChatGPT
Szerző: Szabó C. Szilárd
Megjelent: (2023) -
ChatGPT M.D. Is there any room for generative AI in neurology? /
Szerző: Nógrádi Bernát, et al.
Megjelent: (2024) -
Fül-orr-gégészeti tünetorientált kérdésekre adott ChatGPT-válaszok értékelése [Evaluation of ChatGPT’s responses to symptom-oriented questions in otolaryngology]
Szerző: Molnár Fiona Anna, et al.
Megjelent: (2025)