LOOPRAG：利用检索增强型大型语言模型增强循环变换优化

本文介绍了LOOPRAG，这是一种利用检索增强型大型语言模型（LLM）来改进循环变换优化方法。在这种情况下使用LLM表明了一种创新的编译器优化方法，可能导致更有效的代码生成。该论文可能探讨了检索组件如何帮助LLM访问相关信息，从而做出更好的优化决策。 专注于循环变换表明了编译器设计的特定领域，而LLM的使用是一个新颖的方面。

• •LOOPRAG 使用检索增强型大型语言模型 (LLM) 进行循环变换优化。
• •该方法旨在提高代码生成效率。
• •该研究侧重于编译器设计的特定领域。