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Yi-Coder-9B

涵盖52种编程语言的高效代码生成模型

Yi-Coder系列拥有高效的代码生成能力,支持52种编程语言,尤其在长文本上下文使用表现出色,最多128K tokens。Yi-Coder-9B-Chat在LiveCodeBench中达23%通过率,适用于代码生成与智能交互。详情参见Yi-Coder博客和README。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于5.5万亿数据训练的大规模代码生成模型
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码代码生成代码调试开源项目模型模型量化
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct的量化版本模型,经过5.5万亿数据规模训练,具备代码生成、推理和bug修复等核心功能。模型支持128K长文本处理,可满足大规模代码开发需求。基于llama.cpp实现量化,在保持原有性能的同时优化了模型部署效率。
deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型,支持项目级代码补全和填充
GithubHuggingfaceIris数据集PyTorch开源项目模型模型训练深度学习神经网络
deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练,支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异,擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成,可支持多语言编程任务。
speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型
GPTQGithubHuggingfacePythonSpeechlessCoder开源项目文本生成模型模型优化
该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型,具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断,使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调,覆盖了201,981个样本的数据集,包括编码、推理和规划样本,支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%,适用于多种编程语言的验证,如Python、Java、C++等,为编程助手和代码验证提供支持。
Yi-1.5-34B-Chat - 提升语言理解与推理性能的创新
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型模型性能语言理解预训练
Yi-1.5通过高质量语料与多样化样本增强模型能力,在编程、数学以及推理任务中取得显著进步。同时,该项目保持出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。该模型在多项基准测试中表现优异,与大型模型相比,具备竞争力。用户可通过多种途径下载该模型,并快速上手操作。如需详细使用指南,请查阅README。
CodeLlama-7b-hf - 基于7B参数的代码生成与理解模型
Code LlamaGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型深度学习自然语言处理
CodeLlama-7b-hf是Meta开发的代码生成和理解预训练语言模型,拥有70亿参数。该模型支持代码补全和填充功能,适用于多种编程语言。作为Code Llama系列的基础版本,它采用优化的Transformer架构,为开发者提供了处理各种代码相关任务的工具。该模型可帮助提高编程效率,但用户应注意其输出可能存在不准确性,建议在部署前进行安全测试和调整。
Yi-6B-200K - 提供中英文双语支持的开源大语言模型
GithubHuggingfaceYi双语开源开源项目技术报告模型语言模型
致力于构建开源大语言模型,具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi系列通过多语言语料库训练,在许多基准测试中表现优异。采用Llama架构,由Yi团队独立开发数据集与基础设施,适合个人、学术和商业使用。
starcoder2-15b-GPTQ - 支持600多种编程语言的大规模代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
starcoder2-15b-GPTQ是一个经GPTQ量化的15B参数代码生成模型,支持600多种编程语言。它采用分组查询注意力机制和滑动窗口注意力,具有16,384个token的上下文窗口,在4万亿以上token上训练。模型可生成代码片段,但可能存在缺陷,使用时需谨慎。提供多种精度和量化版本,适应不同硬件需求。
starcoder - 支持80多种编程语言的代码生成工具
BigCodeGithubHuggingfaceStarCoder开源项目模型模型训练生成代码编程语言
StarCoder是一个支持超过80种编程语言的开源代码生成工具,通过多查询注意力和填充目标技术在大量令牌上进行训练,取得了优异的性能表现。用户能够在GitHub上生成代码,同时需遵循BigCode OpenRAIL-M许可证协议。
Artigenz-Coder-DS-6.7B - 轻量级本地代码生成AI模型 内存占用仅13GB
Artigenz-Coder-DS-6.7BGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型深度学习
Artigenz-Coder-DS-6.7B是一个为本地运行优化的代码生成模型。它基于DeepSeek-Coder-6.7B-Base微调而来,内存占用仅13GB,能为开发者提供快速的代码生成服务。该模型由Artigenz团队开发,是其致力于创建的本地高速代码生成模型系列中的首个作品。模型权重已在Hugging Face开源,未来还将发布相关数据集和微调脚本。
CodeGeeX2 - 多语言代码生成模型显著提升开发效率
AI编程助手CodeGeeX2Github代码生成多语言开源项目量化推理
CodeGeeX2是基于ChatGLM2架构的多语言代码生成模型,经600B代码数据预训练。支持超过100种编程语言,在多项指标上性能显著提升。模型具备代码补全、解释、翻译等功能,可显著提高开发效率。CodeGeeX2开放学术研究使用,商用需申请授权。
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