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codebert-c

针对C语言优化的CodeBERT模型 应用于代码生成评估

codebert-c是一个针对C语言优化的CodeBERT模型变体,基于microsoft/codebert-base-mlm框架开发。该模型在codeparrot/github-code-clean数据集上进行了100万步的掩码语言建模训练,主要应用于CodeBERTScore项目评估代码生成质量。除代码评分外,codebert-c还可用于多种C语言相关任务,为代码分析提供有力支持。

bert-medium - BERT中型变体模型用于高效下游任务训练
BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-medium是Google BERT官方仓库发布的轻量级预训练模型变体。作为bert-tiny、bert-mini和bert-small系列中的一员,该模型在缩小规模的同时保持了良好性能。bert-medium采用8层结构,隐藏层大小为512,旨在为下游任务提供高效的训练基础。这一中型变体适合于需要在计算资源和模型表现之间寻求平衡的应用场景。
sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用
BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练
该情感分析模型基于BERT,在大规模英语语料的自监督训练基础上,具备双向语句理解能力,经过精细调优,专注于文本分类任务,该项目微调BERT模型以进行情感分析,可用于自动提取文本中的情感特征。
deepseek-coder-33B-instruct-AWQ - 高性能AWQ量化版本的代码生成AI助手
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
DeepSeek Coder 33B Instruct模型的AWQ量化版本由TheBloke制作,在保持原模型性能的同时显著降低内存占用。该模型基于2T代码和语言数据训练,支持多种编程语言的代码生成、补全和填充。用户可通过text-generation-webui、vLLM和HuggingFace TGI等工具进行模型推理,适合在资源受限环境中部署使用。
CodeGeeX4 - 开源多语言代码生成模型的新突破
AI编程CodeGeeX4Github代码生成多语言模型开源开源项目
CodeGeeX4-ALL-9B是一个基于GLM-4-9B训练的多语言代码生成模型。它提供代码补全、生成、解释等多项功能,并支持网络搜索、函数调用和仓库级代码问答。作为参数量低于10B的代码生成模型中性能最佳的一款,CodeGeeX4-ALL-9B在多个公开基准测试中表现优异,在某些方面甚至超越了参数量更大的通用模型,体现了其在推理速度和模型性能之间的出色平衡。
CodeLlama-34b-Instruct-hf - Meta推出的34B参数代码生成语言模型
Code LlamaGithubHuggingface人工智能代码生成大型语言模型开源项目模型程序开发
CodeLlama-34b-Instruct-hf是Meta开发的代码生成语言模型,采用34B参数规模并经过指令微调。该模型支持代码补全和指令对话功能,适用于多种编程语言开发。作为Code Llama系列的一员,模型基于优化的Transformer架构,通过大规模代码数据集训练,可用于代码合成和理解任务。
fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库
Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型
fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。
bert-large-cased - 大规模双向Transformer预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-large-cased是一个在大规模英语语料库上预训练的Transformer模型,采用掩码语言建模和下一句预测任务。模型包含24层、1024隐藏维度、16个注意力头和3.36亿参数,适用于序列分类、标记分类和问答等下游NLP任务。在SQuAD和MultiNLI等基准测试中表现优异。
DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型
AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目
DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型,在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言,拥有128K的上下文长度,采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本,在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越,同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力,为代码智能领域带来重要进展。
bert-base-uncased - BERT基础版无大小写区分的预训练英语语言模型
BERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理预训练模型
BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写,通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练,学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础,适合进一步微调以适应特定应用场景。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct - 开源代码模型支持338种编程语言
AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface代码生成开源模型开源项目模型自然语言处理
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的代码语言模型,支持338种编程语言,上下文长度达128K。该模型通过6万亿token的额外预训练,增强了编码和数学推理能力。在标准基准评估中,它在代码相关任务上的表现与GPT4-Turbo相当,甚至超越了一些闭源模型。DeepSeek-Coder-V2提供16B和236B两个版本,可在Hugging Face平台上获取。
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