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codesage-small

多语言支持的开源码理解与嵌入模型

CodeSage-Small是一个开源代码嵌入模型,以编码器结构为基础,提供多语言源码理解功能。训练数据来自去重后的Stack数据集,支持九种编程语言,包括c、java和python。采用掩码语言模型和双模态数据进行训练,通过Starcoder分词器和AutoModel实现便捷加载,可生成高维代码嵌入。详细信息可参考相关研究论文。

codegen-350M-multi - 支持多种编程语言的程序合成模型
CodeGenGithubHuggingface多语言模型开源项目模型程序合成行业应用训练数据
CodeGen-Multi 350M是一种程序合成模型,旨在生成可执行代码。其预训练数据来自GitHub的多语言代码库,包括C、C++、Go、Java、JavaScript和Python等。模型具备350M个参数,可以高效生成和补全代码。适用于HumanEval和MTPB等基准测试,为程序合成任务提供了良好的支持。
deepseek-coder-6.7b-base - 多语言支持的大规模代码模型,提供项目级智能补全功能
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-6.7b-base是一个经过2万亿token训练的大规模代码模型。它支持多种编程语言,能够进行项目级代码补全和填充。该模型在多个编程基准测试中表现优异,16K的上下文窗口使其能够处理大型代码项目。这个开源模型允许商业使用,为开发者提供了强大的编码辅助功能。
deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据,支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。
gpt_bigcode-santacoder - 多语言代码生成模型SantaCoder支持Python、Java和JavaScript
GithubHuggingfaceSantaCoder人工智能编程代码生成开源项目模型深度学习模型源代码处理
SantaCoder是一个基于GPT-2架构的代码生成模型,专门针对Python、Java和JavaScript三种编程语言优化。该模型通过GitHub代码库训练,使用236亿个代码token和float16精度,能够根据上下文高效生成代码片段。SantaCoder采用多查询注意力机制和Fill-in-the-Middle目标,通过代码注释或函数签名触发代码生成,而非直接响应指令。此模型为开发者提供了强大的代码补全和生成工具。
deepseek-coder-6.7b-instruct - 多语言代码生成与补全的开源AI模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码模型开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-6.7b-instruct是一个基于2T代码和自然语言数据训练的开源AI代码模型。该模型支持多种编程语言,提供1.3B至33B不同规模版本,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。它具有16K窗口大小和填空任务能力,支持项目级代码补全和插入。这个模型适用于各种代码生成和补全任务,为开发者提供了强大的编程辅助工具。
codet5p-110m-embedding - CodeT5+系列代码嵌入模型
CodeT5+GithubHuggingface代码嵌入代码检索开源项目机器学习模型自然语言处理
codet5p-110m-embedding是CodeT5+系列的256维代码嵌入模型,支持多种代码理解和生成任务。该模型在9种主流编程语言上训练,采用多样化的预训练任务,提供高质量的代码嵌入表示。在CodeXGLUE的6项代码检索任务中,模型展现出优秀的零样本性能,适用于各类代码相关应用。
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。
codet5p-220m - CodeT5+:多语言代码理解与生成的开放源代码模型
CodeT5+GithubHuggingface代码理解代码生成开源项目性能评估模型预训练
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。
multilingual-e5-small - 多语言句子嵌入模型支持100多种语言
GithubHuggingface分类句子转换器多语言开源项目检索模型聚类
multilingual-e5-small是一个支持100多种语言的句子嵌入模型。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现良好,适用于跨语言文本匹配和相似度计算。作为轻量级模型,它可在信息检索、文本分类和机器翻译等领域发挥作用,同时保持较低的计算资源需求。
jina-embeddings-v2-base-code - 多语言代码嵌入模型 支持长序列和高效推理
GithubHuggingfacejina-embeddings-v2-base-code代码搜索多语言支持嵌入模型开源项目模型自然语言处理
jina-embeddings-v2-base-code是一款支持英语和30种常用编程语言的代码嵌入模型。它采用Bert架构和ALiBi技术,支持8192序列长度,适合处理长文档。该模型经过大规模代码数据训练,拥有1.61亿参数,可快速高效地生成嵌入。它在技术问答和代码搜索等场景表现出色,为开发者提供了实用的工具。
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