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codegen-350M-mono

Python程序合成的自动回归语言模型

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。

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。
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。
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。
CodeLlama-34b-hf - 面向代码生成与理解的大型语言模型
Code LlamaGithubHuggingfaceMetaPython代码合成开源项目模型预训练模型
这是一个预训练和微调的语言模型,专注于代码生成和理解,参数规模可达34亿。适用于多样化的代码合成任务,特别针对Python进行了优化。基于Transformer架构,该模型为商业应用和研究提供了安全可靠的支持。
SkyCode-AI-CodeX-GPT3 - 多语言支持与中文优化的开源代码生成模型
GPT3GithubSkyCode代码生成多语言开源模型开源项目
SkyCode是一款由奇点智源发布的多语言开源代码生成模型,基于GPT3架构并使用大量代码进行训练。支持Java、JavaScript、C、C++、Python、Go和shell等主流编程语言,并能理解中文注释。SkyCode在中文编码优化和HumanEval数据集的解题性能上表现卓越,使开发者能够高效完成编程任务。了解更多信息,请访问Hugging Face模型主页。
CodeLlama-7b-Python-hf - Meta推出的Python专用代码生成与理解模型
Code LlamaGithubHuggingfacePython编程人工智能代码生成大语言模型开源项目模型
CodeLlama-7b-Python-hf作为Code Llama系列的Python特化版本,搭载70亿参数规模的优化Transformer架构。这款由Meta开发的模型通过预训练和精调,具备出色的Python代码补全和理解能力。模型支持商业及研究领域应用,使用需遵循Meta许可协议。
starcoder2-3b - 多语言代码生成模型 专注17种主流编程语言
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型编程语言自然语言处理
StarCoder2-3B是一个基于30亿参数训练的代码生成模型,专注于17种主流编程语言。该模型采用分组查询注意力和滑动窗口技术,具有16384个token的上下文理解能力。StarCoder2-3B可根据上下文生成代码片段,适用于多种代码生成和补全任务,但生成的代码可能需要进一步优化。模型在大规模多语言代码数据集上训练,旨在提供灵活的编程辅助功能。
starcoder2-15b-GPTQ - 支持600多种编程语言的大规模代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
starcoder2-15b-GPTQ是一个经GPTQ量化的15B参数代码生成模型,支持600多种编程语言。它采用分组查询注意力机制和滑动窗口注意力,具有16,384个token的上下文窗口,在4万亿以上token上训练。模型可生成代码片段,但可能存在缺陷,使用时需谨慎。提供多种精度和量化版本,适应不同硬件需求。
CodeLlama-7b-hf - 大规模预训练模型助力代码生成与解析
GithubHuggingfaceLLAMA 2Python代码合成使用政策开源项目模型模型参数
Code Llama是一套从7亿到340亿参数的生成文本模型,设计用于代码合成与理解。这些模型基于Hugging Face Transformers架构,提供7B基础版本,具备代码补全和填充功能。针对Python的特定变体也已开发,以便提供更佳的技术支持。探索Code Llama可以如何为项目提供技术支持,满足多样的商业与研究需求。
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。
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