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自我校准的代码生成大型语言模型

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。

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。
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。
starcoder2-7b - 支持17种编程语言的开源代码生成模型
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是一个基于7B参数训练的代码生成模型,支持17种主流编程语言的代码理解与生成。模型采用先进的注意力机制和大规模上下文窗口,在代码补全和程序生成等任务中表现出色,支持多种硬件环境部署。
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。
starcoder2-15b - 基于15B参数训练的多语言代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2人工智能代码生成模型开源项目模型深度学习编程语言
starcoder2-15b是NVIDIA开发的代码生成模型,支持600+种编程语言,采用GQA和FIM技术训练。模型具有16K token上下文窗口,基于4万亿以上的代码数据集训练。支持多种精度和量化部署方案,遵循BigCode OpenRAIL-M许可协议,具备代码溯源功能。
starcoder2-15b-instruct-GPTQ - GPTQ量化的StarCoder2指令微调代码生成模型
GithubHuggingfaceStarcoder2代码生成开源项目指令微调模型模型量化自然语言处理
starcoder2-15b-instruct模型的GPTQ量化版本,经0.7亿高质量代码token微调,HumanEval-Python性能达77.4 pass@1。采用Alpaca指令格式,支持代码生成等任务。提供transformers库和text-generation pipeline使用示例。注意:实际应用前需进行额外安全测试。
starcoder - 支持80多种编程语言的代码生成工具
BigCodeGithubHuggingfaceStarCoder开源项目模型模型训练生成代码编程语言
StarCoder是一个支持超过80种编程语言的开源代码生成工具,通过多查询注意力和填充目标技术在大量令牌上进行训练,取得了优异的性能表现。用户能够在GitHub上生成代码,同时需遵循BigCode OpenRAIL-M许可证协议。
starcoder2-7b-AWQ - AWQ量化的StarCoder2代码生成模型
GithubHuggingfaceStarCoder2代码生成开源项目机器学习模型模型深度学习程序开发
StarCoder2-7B-AWQ是经AWQ量化的大规模代码生成模型。它支持17种编程语言,采用分组查询注意力机制,具有16,384个token的上下文窗口。该模型在多项基准测试中表现优异,能生成高质量代码。量化后显著降低内存占用,便于部署应用。
tiny_starcoder_py - 基于StarCoder架构的Python代码生成AI模型
GithubHuggingfaceStarCoderTinyStarCoderPy人工智能模型代码生成开源项目模型深度学习
TinyStarCoderPy是一个基于StarCoder架构的164M参数AI模型,针对Python编程场景进行优化。该模型在100B规模的Python代码数据集上完成训练,具备代码生成和填空功能,支持8k上下文长度和多查询注意力机制,可用于GitHub代码开发环境中的编程辅助任务。
magicoder - 开源代码生成与指令数据的高质量低偏见模型
GithubMagicoderOSS-Instruct人类评估大模型开源代码开源项目
Magicoder项目采用OSS-Instruct方法,通过开源代码片段生成低偏见、高质量的指令数据。Magicoder-S-DS-6.7B模型在HumanEval测试中表现优于GPT-3.5-turbo-1106和Gemini Ultra,展示了卓越的代码生成能力。项目提供多个模型和数据集,并支持在线和本地Gradio演示,适用于多种代码生成场景。
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