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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。

T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
t5-large - 统一文本到文本格式的大规模多语言NLP模型
GithubHuggingfaceT5多任务学习开源项目文本生成模型自然语言处理迁移学习
T5-Large是一个基于Text-To-Text Transfer Transformer架构的NLP模型,拥有7.7亿参数。该模型采用统一的文本到文本格式,能够处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种任务。T5-Large在C4语料库上进行预训练,支持英语、法语、罗马尼亚语和德语,并在24项NLP任务中展现出优秀性能。这个versatile模型为各种文本处理应用提供了强大的基础。
octopack - 代码大语言模型指令微调与评估工具集
CommitPackGithubHumanEvalPackOctoPack代码大语言模型开源项目指令微调
OctoPack是一个开源的代码大语言模型指令微调与评估工具集。它包含CommitPack数据集、OctoCoder和OctoGeeX模型、HumanEvalPack评估基准等关键组件。该项目提供数据处理、模型训练和评估的完整流程,助力研究人员开发和优化代码大语言模型。OctoPack的所有组件均可自由使用,为代码AI研究提供了宝贵资源。
Alpaca-CoT - 一站式AI指令调谐与语言处理平台
Alpaca-CoTGithub参数效率大型语言模型开源项目指令调优平台统一界面
Alpaca-CoT,一款集成指令收集、参数效率优化和语言处理的AI工具,提供统一与高效的用户界面, 适用于处理复杂的语言模型任务,增强操作的精确度及效能。
CommonGen - 约束文本生成挑战促进常识推理
CommonGenGithub常识推理开源项目数据集文本生成自然语言处理
CommonGen是一个创新的约束文本生成数据集,旨在评估自然语言生成模型的常识推理能力。通过要求机器学习模型生成日常场景的合理描述,该项目为研究人员提供了测试生成式常识推理的重要平台。CommonGen包含最新数据集、基线模型和评估工具,有助于推动自然语言处理和人工智能领域的发展。
CodeLlama-34b-hf - 面向代码生成与理解的大型语言模型
Code LlamaGithubHuggingfaceMetaPython代码合成开源项目模型预训练模型
这是一个预训练和微调的语言模型,专注于代码生成和理解,参数规模可达34亿。适用于多样化的代码合成任务,特别针对Python进行了优化。基于Transformer架构,该模型为商业应用和研究提供了安全可靠的支持。
Codestral-22B-v0.1-GGUF - 针对80多种编程语言优化的开源代码助手模型
Codestral-22BGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型量化模型
Codestral-22B-v0.1-GGUF是一个支持80多种编程语言的开源代码助手模型。它能够回答代码问题、生成代码,并提供Fill in the Middle功能。该模型已被量化为多个版本,以适应不同的硬件配置,让开发者能够在本地设备上高效运行这一代码辅助工具。模型支持Python、Java、C++等主流编程语言,可用于代码文档编写、解释和重构等任务。
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。
T2I-CompBench - 组合式文本到图像生成的全面评估基准
AI模型GithubT2I-CompBench++开源项目文本生成图像组合能力评估基准
T2I-CompBench++是一个用于评估组合式文本到图像生成的增强基准。它引入了人工评估图像-分数对、更全面的组合测试以及被Stable Diffusion 3等模型采用的新评估指标。该基准涵盖颜色、形状、纹理和空间关系等多个方面,通过多种方法全面衡量模型的组合能力。研究人员可利用此基准进行模型训练和评估,促进组合式图像生成技术的进步。
tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated - 经优化校准的微型T5模型适用于测试场景
GithubHuggingfaceT5模型开源项目机器学习校准模型模型测试自然语言处理
tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated是一个经过校准优化的微型T5模型,专为测试场景设计。该项目提供了一个精确可靠的小型语言模型,满足开发者在测试和实验中的需求。通过改进校准过程,该模型在保持轻量高效的同时提升了输出准确性,为自然语言处理任务的测试和评估提供了实用工具。
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