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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。

SWE-bench - 基于GitHub问题的语言模型评估
DockerGitHubGithubICLR 2024Princeton NLPSWE-bench开源项目
SWE-bench是一个基准测试平台,用于评估语言模型在解决GitHub问题中的表现。提供代码库和问题描述,模型生成修复补丁。项目支持Docker容器实现高效可重复测试。最新更新包括SWE-agent的引入,提升评估基准表现。支持x86_64和实验性arm64架构,提供多样数据集和模型下载选项。欢迎NLP、机器学习和软件工程领域的贡献和反馈。
DeepSeek-Coder-V2-Instruct - 高性能开源MoE代码语言模型支持338种编程语言
AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface大型语言模型开源模型开源项目模型混合专家模型
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的MoE代码语言模型,通过6万亿token的额外预训练,大幅提升了编码和数学推理能力。该模型支持338种编程语言,具有128K的上下文长度,在多项标准基准测试中表现优异。DeepSeek-Coder-V2不仅在代码相关任务中媲美GPT4-Turbo,还在某些方面超越了多个知名闭源模型。
code-review-gpt - 使用大型语言模型提升CI/CD流水线的代码审查效率
CI/CDCode Review GPTGithub代码审查大语言模型开源项目自动化工具
Code Review GPT使用大型语言模型在CI/CD流水线中审查代码,帮助识别暴露的秘密、低效代码和不可读代码。工具可以在命令行本地运行,审查暂存文件。虽然处于alpha阶段,但仍能提供有价值的反馈,简化代码审查流程,提高效率。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果
Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目
《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源,旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率,提供详尽的研究资源,非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。
llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包
GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练
llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包,支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能,支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面,以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型,提供多种训练方法和量化选项。
Awesome-Tool-Learning - 大型语言模型工具学习研究与应用进展综述
Github人工智能大语言模型工具增强工具学习开源项目自然语言处理
Awesome-Tool-Learning汇集了工具学习领域的精选论文和应用。项目涵盖调查研究、微调、上下文学习等多个方向的最新进展,同时收录英文和中文资源。研究人员和开发者可通过该项目全面了解大型语言模型在工具使用方面的前沿发展。
DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型
AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目
DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型,在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言,拥有128K的上下文长度,采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本,在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越,同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力,为代码智能领域带来重要进展。
makeMoE - 从零构建的稀疏混合专家语言模型的makemore项目
DatabricksGithubmakeMoEpytorch开源项目稀疏专家混合语言模型
makeMoE是一个基于Andrej Karpathy的makemore项目, 从零构建的稀疏混合专家语言模型。它借鉴了makemore的部分组件,例如数据预处理和生成莎士比亚风格文本。在架构上,makeMoE引入了稀疏专家混合、Top-k门控和噪声Top-k门控等改进。项目在Databricks上使用单一A100 GPU开发,支持大规模GPU集群扩展,并通过MLFlow进行指标跟踪。项目强调代码的可读性和修改性,适合深入学习和改进。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
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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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