granite-8b-code-instruct-4k

提升逻辑推理与代码生成的8B参数模型

开源项目代码模型模型 Github Huggingface Granite-8B-Code-Instruct-4K IBM研究院训练数据编程助手

通过许可的指令数据集细调提升指令遵循与问题解决能力，由IBM Research开发，模型在HumanEvalSynthesis(Python)中展示了卓越的表现。适用于编程助手开发，以IBM超级计算集群进行训练，为特定指令生成实用代码。尽管在某些领域存在局限性，提供示例可优化输出。建议开发者在关键应用中进行安全测试和调优，确保模型可靠性。

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CodeGeeX4 - 开源多语言代码生成模型的新突破

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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。

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-GGUF - 基于5.5万亿数据训练的大规模代码生成模型

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Qwen2.5-Coder-7B-Instruct的量化版本模型，经过5.5万亿数据规模训练，具备代码生成、推理和bug修复等核心功能。模型支持128K长文本处理，可满足大规模代码开发需求。基于llama.cpp实现量化，在保持原有性能的同时优化了模型部署效率。

ToolACE-8B - 在工具调用性能上与GPT-4旗鼓相当的开源语言模型

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ToolACE-8B是一个基于LLaMA-3.1-8B-Instruct模型微调的工具调用专家模型。它在Berkeley Function-Calling Leaderboard上表现出色，性能与GPT-4相当。该模型采用ToolACE数据集训练，结合多智能体对话生成和双层验证系统，确保了数据的多样性和准确性。ToolACE-8B在函数调用方面展现出卓越能力，为开发者提供了强大的工具使用支持。

Ministral-8B-Instruct-2410 - 多功能高效语言模型，兼具多语言和代码处理能力

GithubHuggingfaceMinistral-8B-Instruct-2410Mistral AI开源项目授权使用模型研究目的许可证

Ministral-8B-Instruct-2410是一款高效的语言模型，具有128k上下文窗口、函数调用支持和多语言代码训练等特点，显著提升同类模型性能。该模型适用于本地智能设备和边缘计算，经过针对性优化以提升多语言和代码处理能力。根据Mistral Research License，该模型适用于非商业研究。Ministral-8B在知识、常识、代码、数学及多语言基准测试中表现优异，为广泛应用提供了强大的支持。

starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型

GithubStarCoder2-Instruct代码生成大语言模型开源项目数据生成流水线模型训练

StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型，采用公开透明的工作流程，无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对，进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化，支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息，包括数据生成、模型优化和性能验证，适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可，提升代码生成的准确性和效率。

AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30 - 面向自然语言处理的高效AI驱动文本生成模型

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由Inswave Systems开发的AI模型，基于DPO和SFT方法，并在beomi/Yi-Ko-6B模型上进行训练，实现了有效的文本生成。使用A100x4硬件以提高运行效率，并得到了韩国人工智能中心项目的支持，旨在提升自然语言处理应用的性能。在开放的ko-leaderboard排名中表现优异，展示了其出色的性能和应用潜力。

CodeLlama-7b-hf - 基于7B参数的代码生成与理解模型

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CodeLlama-7b-hf是Meta开发的代码生成和理解预训练语言模型，拥有70亿参数。该模型支持代码补全和填充功能，适用于多种编程语言。作为Code Llama系列的基础版本，它采用优化的Transformer架构，为开发者提供了处理各种代码相关任务的工具。该模型可帮助提高编程效率，但用户应注意其输出可能存在不准确性，建议在部署前进行安全测试和调整。

CodeGen - 一系列用于程序合成的开源模型

CodeGenCodeGen2.0CodeGen2.5GithubProgram SynthesisSalesforce AI Research开源项目

CodeGen是由Salesforce AI Research开发的开源项目，涵盖多个模型版本（350M、1B、3B、7B、16B），专注于程序合成。最新的CodeGen2.5模型在7B参数下超越了16B参数模型的性能。主要更新包括CodeGen2.0的强大补全能力和CodeGen1.0的发布，其性能媲美OpenAI Codex。所有模型均可在Hugging Face Hub上获取，适用于多轮程序合成任务。

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