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TACO

推动算法代码生成模型发展的新基准数据集

TACO是一个大规模算法代码生成数据集,包含25,443个训练问题和1,000个测试问题。它提供具挑战性的编程竞赛题目,旨在提升代码生成模型的实际应用能力。TACO的特点包括规模大、质量高的问题-解答对,以及细粒度的任务主题、算法、技能和难度标签。这些特性为代码生成模型的训练和评估提供了精确参考,有助于推动相关研究和应用的进展。

codet5-large - 支持多编程语言的代码理解与生成大模型
CodeSearchNetCodeT5GithubHuggingface代码生成开源项目模型深度强化学习语言模型
CodeT5-large预训练模型支持多语言代码处理,并在CodeXGLUE基准中展示了卓越的性能。
codet5-small - 基于标识符语义的代码理解与生成统一模型
CodeT5GithubHuggingface代码理解代码生成开源项目机器学习模型预训练模型
CodeT5是一个基于Transformer架构的代码处理模型,专注于通过标识符提升代码语义理解能力。模型支持代码摘要、生成、翻译等多种任务,在835万个CodeSearchNet数据集实例上完成预训练。其创新的标识符识别机制显著提升了代码理解和生成的效果。
ToolQA - 评估工具增强型大语言模型的开源数据集
GithubToolQA大语言模型工具增强开源项目数据集评估基准
ToolQA是一个开源数据集,专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域,包含需要综合使用多个工具解答的问题,分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建,提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码,为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。
codet5-base - 基于标识符语义的代码理解生成预训练模型
CodeT5GithubHuggingface代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeT5是一个代码预训练模型,通过理解代码中的标识符语义提升性能。模型采用编码器-解码器架构,支持代码理解和生成等多项任务。在代码缺陷检测、克隆检测、代码总结、代码生成等任务中表现优异。其创新点在于能够准确识别和处理代码标识符,并结合代码注释实现自然语言与编程语言的有效转换。
tacotron - 端到端文本转语音合成模型实现
GithubTacotronTensorFlow开源项目文本到语音训练数据集语音合成
基于TensorFlow的Tacotron模型,是一个全面的端对端文本转语音合成系统。该模型涵盖多种数据集,运用现代深度学习与注意力机制优化文本到语音的高质量转换,适用于学术研究与商业应用。
tango - 利用扩散模型和大语言模型实现先进的文本到音频生成
GithubTango人工智能开源项目文本转音频生成潜在扩散模型音频生成
Tango是一个创新的文本到音频生成模型,结合了潜在扩散模型和大语言模型技术。该模型使用冻结的Flan-T5作为文本编码器,训练UNet扩散模型生成音频。尽管训练数据集较小,Tango的性能仍可媲美最先进模型。Tango 2版本通过在Audio-alpaca数据集上的DPO对齐训练进一步提升了生成质量。项目开源了模型代码和预训练权重,为音频生成研究提供了有价值的资源。
codet5p-220m - CodeT5+:多语言代码理解与生成的开放源代码模型
CodeT5+GithubHuggingface代码理解代码生成开源项目性能评估模型预训练
CodeT5+是一种开源的多语言模型,支持多种编码器-解码器模式操作,适用于多种代码理解和生成任务。相比原始CodeT5系列,CodeT5+通过多样化的预训练任务和高效的计算方法显著提升性能,支持九种编程语言,并在多个任务中优于现有基线,特别是在HumanEval基准的零样本任务中表现突出。
CodeAnalysis - 开源综合代码分析和问题追踪平台
GithubTCA代码分析代码质量开源项目静态分析
TCA是一个开源的综合代码分析和问题追踪平台,集成多种分析工具。支持Java、C++等主流编程语言,可发现代码质量问题、规范缺陷和安全漏洞。平台提供代码检查、度量功能,支持DevOps集成,并开放API便于系统对接。TCA有助于团队持续监控和改进代码质量,适用于各类软件开发项目。
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。
aiXcoder-7B - 多语言代码生成模型 提高开发效率与代码质量
AI编程GithubaiXcoder-7B代码生成大语言模型开源项目模型训练
aiXcoder-7B是一个支持多种编程语言的代码生成模型。该模型在代码补全、理解和生成方面表现优异,经过1.2万亿唯一标记的训练,采用了针对实际代码生成场景的预训练任务和上下文信息设计。aiXcoder-7B提高了代码补全和生成的效率与准确性,未来还将优化测试用例生成和代码调试等功能,为开发者提供更全面的编程支持。
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