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graphcodebert-base

GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型

GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型,结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头,最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练,涵盖6种编程语言的230万函数-文档对,旨在增强代码理解和处理能力。

codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型,基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标,支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全,还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向,为开发者提供了有力的工具支持。
codebert-cpp - 训练于GitHub代码库的C++代码分析模型
C++CodeBERTGithubHuggingface代码生成开源项目机器学习模型模型预训练
CodeBERT-CPP是基于Microsoft CodeBERT架构的C++代码分析模型,经100万步训练优化。该模型利用GitHub代码库数据进行掩码语言建模,主要用于CodeBERTScore评分系统,也适用于其他C++代码分析任务。作为开源项目,CodeBERT-CPP为开发者提供了一个专业的C++代码评估工具。
CodeBERTa-small-v1 - 基于RoBERTa架构的多语言代码理解模型
CodeBERTaGithubHuggingface代码补全开源项目机器学习模型编程语言识别自然语言处理
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。
codebert-base-mlm - 基于掩码语言模型的编程和自然语言预训练模型
CodeBERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型编程语言自然语言预训练模型
CodeBERT-base-mlm是Microsoft开发的编程和自然语言双模态预训练模型。它基于CodeSearchNet语料库训练,采用掩码语言模型目标,可用于代码补全、理解和生成任务。该模型支持多种编程语言,提供简洁的API接口,便于集成应用。CodeBERT-base-mlm在连接编程语言和自然语言方面展现出独特优势,为软件开发和自然语言处理领域提供了新的研究方向。
codebert-java - CodeBERT模型针对Java代码优化 助力代码生成评估
CodeBERTGitHub代码数据集GithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
这是一个基于microsoft/codebert-base-mlm模型训练的CodeBERT变体,专注于Java代码处理。经过100万步的掩码语言建模训练,该模型主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量。它利用codeparrot/github-code-clean数据集的Java代码,不仅可用于代码生成评估,还能支持其他代码分析任务,为相关研究和应用提供了有力支持。
codebert-python - 针对Python优化的CodeBERT模型用于代码生成评估
CodeBERTScoreGitHubGithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
该项目是基于microsoft/codebert-base-mlm模型,经过100万步训练优化的Python代码分析工具。模型使用codeparrot/github-code-clean数据集,通过掩码语言建模任务进行训练。主要应用于CodeBERTScore项目,用于评估代码生成质量,同时也适用于其他代码分析和评估任务。这一模型为开发者和研究人员提供了强大的代码分析工具,有助于提高代码质量和开发效率。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型,旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练,使其能学习句子的双向表示,适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练,BERT在各类任务中展现出卓越表现,但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
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。
codebert-c - 针对C语言优化的CodeBERT模型 应用于代码生成评估
CodeBERTScoreC语言GithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型预训练模型
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。
deberta-v3-base - 高效预训练语言模型提升自然语言理解任务性能
DeBERTaGithubHuggingface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
DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型,采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异,超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调,应用于多种自然语言处理任务。
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