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Moatless Tools 利用大语言模型优化大型代码库

Moatless Tools是一个开源项目,致力于探索大语言模型在编辑大型代码库中的应用。该项目通过构建工具插入上下文并处理响应,而非依赖代理推理。在SWE-Bench基准测试中,Moatless Tools使用GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet取得了显著成果。项目采用基于有限状态机的循环,包含搜索、识别和计划编码等功能,实现了高效的代码编辑。

ToolBench - 大规模工具使用指令数据集与开源语言模型
AI工具APIGithubToolBench大规模语言模型工具使用能力开源项目
ToolBench项目构建了大规模的指令微调数据集,旨在提升语言模型的工具使用能力。该项目收集了16464个真实API,覆盖单工具和多工具场景,采用深度优先搜索决策树方法生成注释。项目提供训练脚本和微调后的ToolLLaMA模型,其工具使用能力达到了与ChatGPT相当的水平。
BMTools - 开源工具集成平台 赋能语言模型新能力
BMToolsGithub大语言模型工具学习开源项目插件开发
BMTools是一个开源项目,通过工具扩展语言模型能力,为社区提供工具构建和共享平台。该项目支持创建插件和使用ChatGPT插件,优化开源工具使用。BMTools提供单一和多工具接口,集成本地和在线工具,鼓励社区贡献。项目为研究人员提供工具学习和开发环境,推动语言模型与工具的融合研究。
MoA - 多层LLM集成方法MoA在基准测试中超越GPT-4
AI模型GithubLLMMoA开源模型开源项目自然语言处理
MoA项目开发了一种多层LLM集成方法,在AlpacaEval 2.0评测中得分65.1%,超过GPT-4 Omni的57.5%。项目提供简洁实现代码、交互式演示和评估脚本,便于研究者使用和复现。该方法在多个基准测试中表现优异,为AI系统性能提升提供新思路。
LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展
Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果,包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面,通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
SWE-agent - 将 LM(例如 GPT-4)转换为软件工程代理问题来解决的工具
GitHubGithubLM-centricPrinceton UniversitySWE-agent开源项目软件工程
SWE-agent由普林斯顿大学团队开发,将语言模型(如GPT-4)转变为能在实际GitHub仓库中解决问题的软件工程代理。通过设计简洁的指令和反馈格式,SWE-agent能够浏览仓库、查看、编辑和执行代码文件。在SWE-bench测试中,SWE-agent实现了12.47%的问题解决率,达到了最先进的性能。用户可以通过网页界面或命令行使用SWE-agent,详细信息请查阅项目文档。
LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理
该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。
ML-Bench - 评测大型语言模型和代理在代码库级机器学习任务上的效果
GitHub仓库GithubML-Bench代码评估大语言模型开源项目机器学习任务
本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现,包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具,帮助研究者复现实验结果,适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。
GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统
GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型
GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。
monitors4codegen - Monitor-Guided Decoding提升代码生成模型性能
GithubLanguage Server ProtocolMonitor-Guided Decoding代码生成多语言支持开源项目静态分析
Monitor-Guided Decoding (MGD)是一种创新的代码生成方法,利用静态分析指导语言模型解码。该方法无需额外训练即可提高350M至175B参数规模模型生成代码的编译成功率。项目提供多语言静态分析工具multilspy,支持Java、Rust、C#和Python代码分析,并包含数据集、评估脚本和推理结果,便于复现研究成果。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
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