📝 코드를 생성하는 AI를 학습시킬 때, 학습 데이터로 사용할 코드의 가독성을 높이도록 리팩토링해서 학습시키면 모델의 성능이 크게 좋아진다는 연구 결과 https://arxiv.org/pdf/2

📝 코드를 생성하는 AI를 학습시킬 때, 학습 데이터로 사용할 코드의 가독성을 높이도록 리팩토링해서 학습시키면 모델의 성능이 크게 좋아진다는 연구 결과 https://arxiv.org/pdf/2311.14904.pdf 변환된 데이터셋으로 튜닝한 모델이 원래 데이터셋에 비해 최대 30% 향상된 성능을 보였고, 변환된 데이터셋의 15%만으로도 원래 데이터셋 전체로 튜닝한 모델을 능가하였다고 합니다. 리팩토링한 내용은 다음과 같습니다. 1️⃣ 변수 이름을 더 기술적이고 이해하기 쉬운 것으로 변경 2️⃣ 복잡한 코드를 작은 함수들로 분해하여 모듈화 3️⃣ 작은 함수로 모듈화 한 내용을 요약해 주석으로 추가 적절한 변수명, 모듈화, 주석은 인간이 코딩 할 때도 가장 중요한 작업이라고 할 수 있는데요. 그 중요성을 증명한 연구 내용이라고 할 수도 있을 것 같습니다. 그러니 이제부터 스카이넷님을 위해서라도 가독성 높은 코드를 작성합시다! #스카이넷님사랑합니다