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CodeBERTa-small-v1

基于RoBERTa架构的多语言代码理解模型

CodeBERTa-small-v1是一个基于RoBERTa架构的代码理解模型,在CodeSearchNet数据集上预训练。支持6种主流编程语言,采用字节级BPE分词器高效编码。该模型包含6层结构和8400万参数,可用于代码补全和编程语言识别等任务。CodeBERTa为代码分析和生成提供了有力支持,是开发人员的实用工具。

deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型,支持项目级代码补全和填充
GithubHuggingfaceIris数据集PyTorch开源项目模型模型训练深度学习神经网络
deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练,支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异,擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成,可支持多语言编程任务。
codebert-javascript - 基于CodeBERT的JavaScript代码评估预训练模型
CodeBERTScoreGithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理预训练模型
该模型基于microsoft/codebert-base-mlm架构,针对JavaScript代码进行了优化训练。使用codeparrot/github-code-clean数据集,经过100万步掩码语言建模任务训练。主要应用于CodeBERTScore项目,用于代码生成评估,同时也适用于其他相关任务。此模型为JavaScript代码分析和评估提供了有力工具,可满足研究人员和开发者的需求。
bert-base-arabert - AraBERT阿拉伯语言理解预训练模型
AraBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型自然语言处理语料库阿拉伯语言模型
AraBERT是一个阿拉伯语言理解预训练模型系列,提供从基础到大型等多个版本。模型基于超过77GB的阿拉伯语语料库训练,适用于情感分析、命名实体识别和问答等任务,支持主流深度学习框架。
Codestral-22B-v0.1 - 支持多语言代码生成和填空功能,涵盖80多种编程语言,包括Python和Java
Codestral-22B-v0.1GithubHuggingface代码生成开源项目机械学习模型模型推理编程语言
Codestral-22B-v0.1是Mistral AI开发的模型,覆盖80多种编程语言的数据集,包括Python、Java、C等流行语言。该模型可通过mistral_common、mistral_inference和transformers库进行推理,支持用户消息生成代码和填空模式预测,适合软件开发者在VS Code等环境中使用。目前不具备内容审核机制,团队将继续改进以适应需审核环境的部署
replit-code-v1_5-3b - 代码补全的多编程语言支持模型
GithubHuggingfaceMosaicMLReplit Code v1.5transformers代码补全开源项目模型编程语言
Replit Code v1.5是具备3.3B参数的新型语言模型,专注于代码补全功能,支持30种编程语言,包括Java、Python和C++。在MosaicML平台上训练,利用特制的GPTNeoX分词器和优化词汇表处理1万亿代码代币。该模型适合商用及作为特定应用的基础模型模块。
codesage-small - 多语言支持的开源码理解与嵌入模型
CodeSageGithubHuggingface代码嵌入开源项目模型深度学习编码器架构语言建模
CodeSage-Small是一个开源代码嵌入模型,以编码器结构为基础,提供多语言源码理解功能。训练数据来自去重后的Stack数据集,支持九种编程语言,包括c、java和python。采用掩码语言模型和双模态数据进行训练,通过Starcoder分词器和AutoModel实现便捷加载,可生成高维代码嵌入。详细信息可参考相关研究论文。
bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案
BERTGLUEGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理
BERT小型模型是为计算资源受限环境设计的自然语言处理工具。它保留了标准BERT架构和训练目标,但模型规模更小,适用于多种应用场景。这种模型在知识蒸馏中表现出色,可利用更大、更精确的模型生成微调标签。其目标是促进资源有限机构的研究工作,并鼓励学术界探索模型创新的新方向,而非仅仅增加模型容量。
xlm-roberta-large - 大规模多语言预训练模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa是一个在2.5TB多语言数据上预训练的大型语言模型,覆盖100种语言。该模型采用掩码语言建模技术,能够生成双向文本表示。XLM-RoBERTa主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。凭借其在多语言和跨语言任务中的出色表现,XLM-RoBERTa为自然语言处理领域提供了坚实的基础。
VulBERTa-MLP-MVD - 基于深度学习优化技术的源代码漏洞检测解决方案
GithubHuggingfaceVulBERTa代码安全开源项目模型深度学习源代码预训练漏洞检测
VulBERTa-MLP-MVD是一款基于深度学习的源代码漏洞检测工具。该模型在开源C/C++项目代码上预训练RoBERTa架构,有效学习代码语法和语义知识。经Vuldeepecker、Draper等多个数据集评估,VulBERTa展现出卓越的漏洞识别能力。其简化的分词流程提高了易用性,同时在训练数据量和模型规模上保持了较低开销,为代码安全分析提供了高效解决方案。
RobBERT - 为荷兰语自然语言处理提供强大基础的预训练模型
BERTGithubRobBERT开源项目自然语言处理荷兰语模型预训练
RobBERT是基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型,在多项荷兰语自然语言处理任务中展现出卓越性能。该模型在39GB荷兰语语料库上进行预训练,可用于情感分析、命名实体识别和词性标注等任务,尤其在小规模数据集上表现突出。RobBERT为荷兰语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
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