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codet5p-220m

CodeT5+:多语言代码理解与生成的开放源代码模型

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。

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。
T5ForConditionalGeneration-correct-vocab-calibrated - T5条件生成模型的词汇校准优化
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
这是一个基于Hugging Face Transformers库的T5条件生成模型,通过词汇校准进行了优化。该模型致力于提升文本生成任务的性能,尤其注重词汇准确性。它可应用于摘要生成、问答和文本翻译等多种下游任务。虽然模型的具体细节、训练过程和评估结果尚未完全披露,但其应用潜力值得关注。用户在使用时应当了解模型可能存在的偏见和局限性。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-Coder高效代码生成与长文本处理
GithubHugging FaceHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5-Coder项目通过5.5万亿训练令牌的使用,显著提升了代码生成、推理和修正能力。该模型支持长达128K的上下文长度,采用GPTQ 4位量化,并保持数学与通用能力优势。搭载transformers架构,具备RoPE和SwiGLU等技术,优化代码生成和处理过程。
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。
byt5-large - 字节级多语言自然语言处理模型
ByT5GithubHuggingface多语言支持字节级处理开源项目模型自然语言处理预训练模型
ByT5-large是一种创新的自然语言处理模型,直接处理原始UTF-8字节,无需分词器。这个Google开发的模型在mC4多语言数据集上预训练,适用于100多种语言。它采用标准Transformer架构,性能与基于token的模型相当,但在处理噪声文本、拼写和发音敏感任务方面表现更佳。ByT5-large简化了文本预处理流程,提高了模型的通用性和鲁棒性。
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。
MFTCoder - 优化代码大模型性能的多任务微调框架
CodeFuseGithubHumanEvalMFTCoder代码大语言模型多任务微调开源项目
MFTCoder是一个开源的多任务微调框架,致力于提升代码大模型性能。该框架支持多种主流开源大模型,采用LoRA和QLoRA等高效微调方法,实现多任务平衡训练。MFTCoder还开源了多个高性能代码大模型和高质量数据集,在HumanEval等基准测试中表现优异。这一框架旨在促进代码大模型领域的协作与创新。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
multitask-text-and-chemistry-t5-base-augm - 多任务文本与化学T5适用于化学与自然语言的多领域模型
GithubHuggingfaceIBM研究院Multitask Text and Chemistry T5化学多任务开源项目模型语言模型
Multitask Text and Chemistry T5是一个基于Transformer的多任务语言模型,应用于化学和自然语言领域的多种任务。它以t5-small为预训练基础,并通过增强数据集进行训练。2023年发布,该模型由IBM Research与丹麦技术大学合作开发并集成于GT4SD。应用领域包括正向反应预测、逆合成、分子注释、文本条件的生成和段落到动作的转换。
SkyCode-AI-CodeX-GPT3 - 多语言支持与中文优化的开源代码生成模型
GPT3GithubSkyCode代码生成多语言开源模型开源项目
SkyCode是一款由奇点智源发布的多语言开源代码生成模型,基于GPT3架构并使用大量代码进行训练。支持Java、JavaScript、C、C++、Python、Go和shell等主流编程语言,并能理解中文注释。SkyCode在中文编码优化和HumanEval数据集的解题性能上表现卓越,使开发者能够高效完成编程任务。了解更多信息,请访问Hugging Face模型主页。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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