【技术实现步骤摘要】
本文档总体上涉及计算机系统。更具体地，本文档涉及大型语言模型的使用。
技术介绍
1、大型语言模型（llm）是指已经在大量数据集上训练以理解和生成人类语言的人工智能（ai）系统。这些模型被设计为以允许它们回答问题、参与对话、生成文本以及执行各种语言相关任务的方式来处理和理解自然语言。
技术实现思路
1、本公开的实施例设计一种系统。该系统包括：至少一个硬件处理器；和存储指令的计算机可读介质，指令在由至少一个硬件处理器执行时使得至少一个硬件处理器执行操作，操作包括：接收描述要被生成的可编译计算机代码的第一自然语言文本；通过将初始系统消息添加到第一自然语言文本来生成初始提示，系统消息包括生成中间表示形式的计算机代码的指令；将初始提示传递到大型语言模型（llm）；从llm接收生成的初始中间表示；将所生成的初始中间表示存储在高速缓存中；将所生成的初始中间表示传递到编程组件，编程组件验证所生成的中间表示并将所生成的中间表示转换成初始最终表示，初始最终表示是可编译计算机代码；接收请求针对初始最终表示进行细...
【技术保护点】
1.一种用于自然语言处理的系统，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中，初始提示包括用于中间表示的第一格式的字段与用于最终表示的第二格式的字段之间的映射，并且其中，生成后续提示包括通过将后续迭代系统消息添加到第二自然语言文本、高速缓存中的所生成的初始中间表示、以及映射来生成后续提示。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，可编译计算机代码是至少部分专有的格式。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，可编译计算机代码是核心数据服务CDS模型。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，中间表示是不可编译的。
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种用于自然语言处理的系统，包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其中，初始提示包括用于中间表示的第一格式的字段与用于最终表示的第二格式的字段之间的映射，并且其中，生成后续提示包括通过将后续迭代系统消息添加到第二自然语言文本、高速缓存中的所生成的初始中间表示、以及映射来生成后续提示。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，可编译计算机代码是至少部分专有的格式。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，可编译计算机代码是核心数据服务cds模型。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，中间表示是不可编译的。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，中间表示是javascript对象表示法json文件。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，编程组件自动校正中间表示中的一个或多个错误。
8.一种用于自然语言处理的方法，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，初始提示包括用于中间表示的第一格式的字段与用于最终表示的第二格式的字段之间的映射，并且其中，生成后续提示包括通过将后续迭代系统消息添加到第二自然语言文本、高速缓存中的所生成的初始中间表示、以及映射来生成后续提示。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，可编译计算机代码是至少部分专有的格式。
11.根据权利要求10所...
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