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granite-8b-code-base-4k

多语言代码处理和优化的开源模型

Granite-8B-Code-Base-4K是IBM Research推出的开源代码生成模型,旨在跨多种编程语言执行代码生成、解释与修复任务。采用两阶段训练策略处理海量数据以提升模型的理解能力和任务执行效率,适用于软件开发中的多种应用场景。

CodeQwen1.5-7B-Chat-GGUF - 支持92种编程语言的强大代码生成模型
CodeQwen1.5GithubHuggingface代码生成多语言支持开源项目模型语言模型长上下文
CodeQwen1.5是一个基于transformer的语言模型,专注于代码生成。它支持92种编程语言,并能处理长达64K标记的上下文,适用于文本到SQL转换和错误修正。
gemma-2b - 轻量级开源语言模型实现高效文本生成
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2b是Google开发的轻量级开源语言模型,采用Gemini技术。这个2B参数的基础版本可在资源受限环境中部署,支持问答、摘要和推理等文本生成任务。模型在多项基准测试中表现优异,并重视伦理和安全。Gemma-2b为开发者提供微调和创新机会,推动AI技术普及。
Yi-Coder-9B - 涵盖52种编程语言的高效代码生成模型
GithubHuggingfaceYi-Coder代码性能开源模型开源项目文本生成模型编程语言
Yi-Coder系列拥有高效的代码生成能力,支持52种编程语言,尤其在长文本上下文使用表现出色,最多128K tokens。Yi-Coder-9B-Chat在LiveCodeBench中达23%通过率,适用于代码生成与智能交互。详情参见Yi-Coder博客和README。
gemma-7b-it - 轻量级开源语言模型支持多种文本生成任务
GemmaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Gemma-7b-it是一款7B参数的指令调优语言模型,属于Google推出的轻量级开源模型系列。该模型支持问答、摘要和推理等多种文本生成任务,体积小巧易部署,适合在资源受限环境中使用。Gemma-7b-it采用先进训练技术,在多项基准测试中表现优异,同时注重道德和安全性。这款模型为NLP开发者和研究人员提供了一个功能强大且灵活的工具。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
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。
stable-code-3b - 支持多编程语言的FIM功能语言模型
GithubHuggingfacestabilityai/stable-code-3btransformer开源项目文本生成模型模型训练编程语言
这款2.7B参数的语言模型具备Fill in Middle功能,可支持18种编程语言及长上下文处理,适合广泛的应用场景。
glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
作为GLM-4系列的开源版本,GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能,具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。
codesage-large - 多语言源代码理解的大规模嵌入模型
CodeSageGithubHuggingface代码嵌入模型开源项目机器学习模型源代码理解自然语言处理
CodeSage-Large是一个基于编码器架构的开源代码嵌入模型,专为多种源代码理解任务而设计。该模型在涵盖9种主流编程语言的Stack数据集上预训练,采用掩码语言建模和双模态文本-代码对训练方法。它与AutoModel和Starcoder分词器兼容,便于集成使用。CodeSage-Large为代码分析和处理提供了高效的表示学习能力。
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