LLM代码生成量化影响研究复现包

数据集概述

本数据集是“On the Impact of Quantization for LLM-based Code Generation”研究的复现包，包含支撑该研究的脚本、数据集及结果文件，以压缩包形式整合，为复现量化技术对大语言模型代码生成能力的影响研究提供完整资源。

文件详解

• 文件名称: replication_package.zip
• 文件格式: ZIP (.zip)
• 文件内容: 压缩包内整合了研究相关的脚本、数据集及结果文件，具体内容需解压后查看；脚本可通过链接https://anonymous.4open.science/r/lowbit-quantization-D070/README.md可视化浏览

数据来源

Zenodo

适用场景

• 大语言模型研究: 复现量化技术对LLM代码生成性能的影响实验
• 代码生成技术分析: 分析不同量化策略下LLM代码生成能力的变化规律
• 模型优化研究: 探索低比特量化在LLM部署与性能平衡中的应用价值
• 学术研究复现: 支持相关领域研究者验证量化影响的研究结论