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bigcode-evaluation-harness

开源代码生成模型评估框架

bigcode-evaluation-harness是一个评估代码生成模型的开源框架。它支持多种编程语言和任务,如代码补全、插入和翻译。该框架兼容Hugging Face上的自回归模型,具备多GPU生成能力,并可在Docker容器中运行以保证安全性和可重复性。框架集成了HumanEval、APPS等多个代码生成基准,为研究人员和开发者提供了全面评估代码模型性能的工具。

starcoder - 支持80多种编程语言的代码生成工具
BigCodeGithubHuggingfaceStarCoder开源项目模型模型训练生成代码编程语言
StarCoder是一个支持超过80种编程语言的开源代码生成工具,通过多查询注意力和填充目标技术在大量令牌上进行训练,取得了优异的性能表现。用户能够在GitHub上生成代码,同时需遵循BigCode OpenRAIL-M许可证协议。
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。
codegen-2B-multi - 提供多语言程序合成的自回归语言模型
CodeGenGithubHuggingface多编程语言开源项目机器学习模型模型程序合成自动生成代码
CodeGen-Multi 2B模型是一种自回归语言模型,经过多个编程语言的大规模数据集预训练,能够合成可执行代码。模型以CodeGen-NL 2B为基础,并在多语言数据上进一步训练,能够从自然语言和编程语言中提取特征。模型在主要代码生成基准上经过评估,可用于从注释生成代码或完成部分代码。用户可借助AutoModelForCausalLM功能加载模型,适用于多种编程语言。
codebert-cpp - 训练于GitHub代码库的C++代码分析模型
C++CodeBERTGithubHuggingface代码生成开源项目机器学习模型模型预训练
CodeBERT-CPP是基于Microsoft CodeBERT架构的C++代码分析模型,经100万步训练优化。该模型利用GitHub代码库数据进行掩码语言建模,主要用于CodeBERTScore评分系统,也适用于其他C++代码分析任务。作为开源项目,CodeBERT-CPP为开发者提供了一个专业的C++代码评估工具。
deepeval - 简化LLM输出评估的开源框架
AI测试DeepEvalGithubLLM评估开源框架开源项目指标评估
DeepEval是一款开源的大型语言模型(LLM)输出评估框架。它提供G-Eval、幻觉检测和答案相关性等多种评估指标,支持本地运行。该框架适用于RAG和微调应用,可与LangChain和LlamaIndex等工具集成。DeepEval具备批量评估、自定义指标创建功能,易于集成到CI/CD环境。此外,它还支持对主流LLM基准进行简易评估,并可与Confident AI平台对接,实现持续评估和结果分析。
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。
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。
BIG-bench - 评估大型语言模型能力的开放基准
BIG-benchGithub任务创建基准测试开源项目模型评估语言模型
BIG-bench是一个开放的基准测试项目,致力于评估大型语言模型的能力并预测其未来发展。该项目包含200多个多样化任务,涉及算术、推理等多个领域。研究人员可通过JSON或编程方式贡献新任务,并利用公开模型进行评估。BIG-bench Lite作为24个精选任务的子集,提供了高效的模型性能评估方法。这一平台为深入研究语言模型能力提供了宝贵资源。
evalverse - 开源大语言模型评估工具集
AI研究EvalverseGithubLLM评估开源项目评估报告
Evalverse是一个开源的大语言模型评估工具集,提供统一、标准化的评估解决方案。支持多种评估方法,可无代码进行评估并生成报告。通过子模块扩展评估能力,集成lm-evaluation-harness和FastChat等框架。生成的详细报告包含分数、排名和可视化,便于比较不同模型性能。适用于AI研究人员及LLM领域新手。
Codestral-22B-v0.1 - 支持多语言代码生成和填空功能,涵盖80多种编程语言,包括Python和Java
Codestral-22B-v0.1GithubHuggingface代码生成开源项目机械学习模型模型推理编程语言
Codestral-22B-v0.1是Mistral AI开发的模型,覆盖80多种编程语言的数据集,包括Python、Java、C等流行语言。该模型可通过mistral_common、mistral_inference和transformers库进行推理,支持用户消息生成代码和填空模式预测,适合软件开发者在VS Code等环境中使用。目前不具备内容审核机制,团队将继续改进以适应需审核环境的部署
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