TACO

推动算法代码生成模型发展的新基准数据集

TACO 代码生成算法数据集模型评估 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架

BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集

Bagel是一个综合性大语言模型训练框架，融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)，包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式，旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练，Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。

starcoder2-3b - 多语言代码生成模型专注17种主流编程语言

GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型编程语言自然语言处理

StarCoder2-3B是一个基于30亿参数训练的代码生成模型,专注于17种主流编程语言。该模型采用分组查询注意力和滑动窗口技术,具有16384个token的上下文理解能力。StarCoder2-3B可根据上下文生成代码片段,适用于多种代码生成和补全任务,但生成的代码可能需要进一步优化。模型在大规模多语言代码数据集上训练,旨在提供灵活的编程辅助功能。

T0pp - 多任务语言模型展现跨任务零样本泛化能力

GithubHuggingfaceT0多任务学习开源项目模型自然语言处理语言模型零样本学习

T0是一系列基于T5的编码器-解码器模型,通过多任务微调实现零样本跨任务泛化。该模型在多项自然语言处理任务中表现优于GPT-3,参数量仅为其1/16。T0能够根据自然语言指令完成情感分析、阅读理解、逻辑推理等未见任务。研究还评估了模型在性别偏见识别和复现方面的表现。

CodeLlama-7b-hf - 大规模预训练模型助力代码生成与解析

GithubHuggingfaceLLAMA 2Python代码合成使用政策开源项目模型模型参数

Code Llama是一套从7亿到340亿参数的生成文本模型，设计用于代码合成与理解。这些模型基于Hugging Face Transformers架构，提供7B基础版本，具备代码补全和填充功能。针对Python的特定变体也已开发，以便提供更佳的技术支持。探索Code Llama可以如何为项目提供技术支持，满足多样的商业与研究需求。

ToolACE-8B - 在工具调用性能上与GPT-4旗鼓相当的开源语言模型

APIGithubHuggingfaceLLaMAToolACE-8B函数调用开源项目数据集模型

ToolACE-8B是一个基于LLaMA-3.1-8B-Instruct模型微调的工具调用专家模型。它在Berkeley Function-Calling Leaderboard上表现出色，性能与GPT-4相当。该模型采用ToolACE数据集训练，结合多智能体对话生成和双层验证系统，确保了数据的多样性和准确性。ToolACE-8B在函数调用方面展现出卓越能力，为开发者提供了强大的工具使用支持。

AcmeTrace - 大规模语言模型工作负载数据集

AI实验室Acme TraceGithub工作负载开源项目数据集资源利用

AcmeTrace是一个来自上海人工智能实验室的大规模语言模型工作负载数据集，涵盖2023年3月至8月期间的数据。该数据集包含880,740个作业记录，其中470,497个为GPU作业，来自两个独立的GPU集群。这些数据为研究人员提供了分析大规模语言模型在数据中心开发特征的宝贵资源，支持相关学术研究。

granite-code-models - 支持116种编程语言的开源代码生成模型家族

GithubGranite Code Models代码生成开源模型开源项目指令微调评估基准

Granite Code Models是一系列专注于代码生成任务的解码器模型，涵盖116种编程语言。这些模型在代码生成、解释、修复和翻译等多项任务中表现出色。模型使用合规数据训练，以Apache 2.0许可发布，可用于研究和商业目的。该系列包括基础模型和指令调优模型，参数规模从3B到34B不等，满足不同需求。

T-Eval - 分步骤评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架

GithubT-Eval基准测试大语言模型工具使用能力开源项目评估

T-Eval是一个评估大语言模型工具使用能力的基准测试框架。它将评估过程分解为指令遵循、规划、推理、检索、理解和审查等多个子过程，实现了细粒度分析。该项目提供英文和中文评测数据集、测试脚本和排行榜。T-Eval为研究人员和开发者提供了一个深入分析语言模型工具使用能力的新方法。

CodeQwen1.5 - 多语言支持的高性能代码生成模型

CodeQwen1.5Github代码生成开源项目模型部署编程语言长上下文

CodeQwen1.5是一款专用于代码生成的大型语言模型,支持92种编程语言,具备64K tokens的长文本处理能力。该模型在代码生成、文本到SQL转换和bug修复等任务中表现优异,为开发者提供了高效的AI编码辅助工具。作为Qwen1.5的专用代码版本,CodeQwen1.5采用transformer架构,在多项基准测试中展现出卓越性能。

can-ai-code - 通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力

AI codingDockerGithubLLMquantizationtesting suite开源项目

该项目通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力，提供多种主流API提供商和CUDA支持的推理脚本，并在基于Docker的沙盒环境中验证Python和NodeJS代码的安全性。用户可以评估提示技巧和采样参数对大语言模型（LLM）编码性能的影响，以及量化对LLM编码性能的衰减影响。项目包括多语言测试套件和来自OpenAI的Python-only测试套件，支持对比分析，并提供了详尽的结果数据和评估脚本。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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