这篇论文介绍了一个新颖的方法，使用大型语言模型（LLMs）结合编译器反馈来优化 LLVM 汇编代码的大小。LLMs 在软件工程领域已经显示出它们的能力，比如生成代码和文档、翻译编程语言、编写单元测试、检测和修复错误等。但是，这篇论文进一步探索了 LLMs 在编译器优化中的潜力，尤其是在 LLVM 中间表示（IR）层面上的代码优化。这项研究展示了大型语言模型在编译器优化中的潜力，通过与编译器的交互式学习，模型能够更有效地优化代码，提高软件性能。
主要功能：
- 代码优化： 模型接收未优化的 LLVM IR 作为输入，并产生优化后的 IR、最佳的优化通道和指令计数。
- 反馈循环： 通过编译器生成的反馈，模型可以评估其预测的准确性，并据此改进未来的优化策略。
主要特点：
- 交互式学习： 模型不仅生成优化建议，还接收编译器的反馈，学习如何更准确地优化代码。
- 性能提升： 通过这种方法，模型在优化代码方面的表现超过了默认的 LLVM -Oz 优化设置。
工作原理：
- 输入和初步优化： 模型接收未优化的 LLVM IR 并提出优化建议。
- 编译器反馈： 使用模型建议的优化通道编译代码，并从编译过程中收集反馈信息，如指令计数的准确性和生成的 IR 是否可编译。
- 迭代改进： 将反馈信息提供给模型，允许它根据反馈进行二次优化。
具体应用场景：
- 编译器开发： 编译器开发者可以利用这种方法来改进编译器的优化过程，减少最终编译代码的大小，提高运行效率。
- 软件性能提升： 开发者可以使用这种技术来优化他们的软件，使其在运行时占用更少的内存和处理资源。
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