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granite-8b-code-instruct-4k

提升逻辑推理与代码生成的8B参数模型

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。

codegen-350M-mono - Python程序合成的自动回归语言模型
CodeGenGithubGoogle TPUsHuggingfacePython开源项目模型程序合成自动回归语言模型
该模型基于大量Python语言数据训练,旨在合成程序。它可以通过英文提示生成代码,从而用于代码补全任务。
OpenCodeInterpreter-DS-6.7B - 代码生成与执行精炼的整合,提升编程任务效率与准确性
GithubHuggingfaceOpenCodeInterpreter代码生成开源开源项目执行反馈模型模型性能
OpenCodeInterpreter-DS-6.7B是一个结合代码生成和执行精炼的开源系统,基于deepseek-coder-6.7b-base模型。该项目在HumanEval和MBPP等基准测试中表现优异,通过执行反馈和人类反馈不断优化性能,为复杂代码任务提供高效且准确的解决方案。
MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法
GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练
MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现,如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练,还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径,为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。
Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview - 基于Chat Vector技术的Llama-3-8B语言模型在多语言生成中的应用
GithubHuggingfaceLlama-3TRC计划pytorch开源项目模型生成模型语言模型
Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview项目是基于TPUv4-256的继续预训练语言模型,结合Chat Vector技术。尽管尚未对韩语指令集进行微调,但为新型聊天和指令模型的开发提供了重要基础。项目中包括详细的示例代码,展示了该模型在文本封装和生成方面的能力,适合需要深入语义生成和自然语言处理的开发者。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
CodeLlama-13b-hf - Meta开发的13B参数通用代码生成和理解模型
Code LlamaGithubHuggingface人工智能模型代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
CodeLlama-13b-hf是Meta开发的13B参数大型语言模型,专注于代码生成和理解。作为Code Llama系列的基础版本之一,该模型支持代码补全和填充功能。它采用优化的transformer架构,于2023年上半年训练完成,适用于商业和研究用途。这一通用代码合成工具能有效处理多种编程任务,为开发者提供代码辅助功能。
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B - 开源指令调优模型,支持大规模无监督学习
GithubHuggingfaceInfinity Instruct代码开源开源项目指令微调无监督学习模型模型权重
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B是一个开源指令调优模型,无需人类反馈即可达到较高性能。依托于百万级数据集的训练,该模型展现出优于GPT-4在AlpacaEval 2.0测试中的表现。项目持续更新,提供多样模型权重和数据集资源,支持学术研究。采用FlagScale技术,显著降低训练成本。
T-lite-instruct-0.1 - 优化指令模型,提升生成质量与安全性
GithubHuggingfaceT-lite-instruct-0.1偏好调整基准测试奖励建模开源项目指令数据集模型
T-lite-instruct-0.1是一种经过bf16格式训练的AI模型,专注于安全性和生成的高质量。它使用多样化的数据集,包括翻译后的英语开源数据集,避免低质量翻译。通过强模型生成的上下文进行训练,在MT-Bench和Arena基准测试中表现优秀,适合高标准工业应用。
gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
starcoder2 - 先进的多语言代码生成模型家族
GithubStarCoder 2代码生成模型大规模语言模型开源项目机器学习自然语言处理
StarCoder2是一系列代码生成模型,包括3B、7B和15B参数规模。模型在600多种编程语言和自然语言文本上训练,使用分组查询注意力机制,具有16,384个token的上下文窗口。支持代码补全、多GPU部署和量化推理,提供使用说明和微调指南。StarCoder2在代码生成任务中表现优异,是开发者的有力工具。
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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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