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CodeGen

一系列用于程序合成的开源模型

CodeGenSalesforce AI ResearchProgram SynthesisCodeGen2.5CodeGen2.0Github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。

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介绍相关项目
codegemma-1.1-7b-it-GGUF - 文本生成的多样化量化模型选择
GithubHugging FaceHuggingfacetransformers开源项目文本生成模型模型下载量化
项目使用llama.cpp进行模型量化，提供多种模型版本以优化文本生成性能。用户可以依据硬件配置选择合适的模型版本，推荐选用Q6_K等高质量量化格式。多样化的模型版本在内存占用和性能表现之间提供灵活选择，适用于多种硬件平台。I-quant模型在较低量化级别上表现优异，适合需要高效运行的场景。
monitors4codegen - Monitor-Guided Decoding提升代码生成模型性能
GithubLanguage Server ProtocolMonitor-Guided Decoding代码生成多语言支持开源项目静态分析
Monitor-Guided Decoding (MGD)是一种创新的代码生成方法,利用静态分析指导语言模型解码。该方法无需额外训练即可提高350M至175B参数规模模型生成代码的编译成功率。项目提供多语言静态分析工具multilspy,支持Java、Rust、C#和Python代码分析,并包含数据集、评估脚本和推理结果,便于复现研究成果。
gemma-2-2b-it-GGUF - 一种专为低功耗设备优化，适合多种语言和代码生成的模型
GemmaGithubHuggingface多语言开源项目模型生成模型自动补全谷歌
Gemma 2 2b是Google推出的一款模型，基于Gemini技术，能有效处理多种语言、编程和数学文本。其2b参数设计适合用于低功耗边缘设备，通过优化词汇量和训练比例，提升模型性能，利用量化技术降低计算需求。适合作为自动完成功能和草稿生成工具，支持在LM Studio平台上使用。感谢Georgi Gerganov及团队的技术支持。
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AI工具CodeAI代码生成开发效率编程辅助
CodeAI是VS Code扩展插件，利用AI技术提供代码生成、单元测试创建和文档编写功能。支持多种编程语言，适用于不同规模项目。本地运行确保代码安全，适合各层级开发者使用。能快速提升编程效率，让开发者专注于创造性任务。
CodeLlama-13b-Instruct-hf - Code Llama系列中的130亿参数指令调优模型
Code LlamaGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
CodeLlama-13b-Instruct-hf是Meta开发的代码生成和理解大型语言模型，拥有130亿参数。该模型支持代码补全、填充和指令跟随，经过指令微调以提高安全性。作为Code Llama系列的一员，它与其他参数规模和Python专用变体并存。这一AI辅助编程工具适用于多种商业和研究场景，为开发者提供了强大的支持。
granite-8b-code-base-4k - 多语言代码处理和优化的开源模型
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Granite-8B-Code-Base-4K是IBM Research推出的开源代码生成模型，旨在跨多种编程语言执行代码生成、解释与修复任务。采用两阶段训练策略处理海量数据以提升模型的理解能力和任务执行效率，适用于软件开发中的多种应用场景。
graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型
GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理
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。
OpenCodeInterpreter-DS-6.7B - 代码生成与执行精炼的整合，提升编程任务效率与准确性
GithubHuggingfaceOpenCodeInterpreter代码生成开源开源项目执行反馈模型模型性能
OpenCodeInterpreter-DS-6.7B是一个结合代码生成和执行精炼的开源系统，基于deepseek-coder-6.7b-base模型。该项目在HumanEval和MBPP等基准测试中表现优异，通过执行反馈和人类反馈不断优化性能，为复杂代码任务提供高效且准确的解决方案。
StarCoder2-7B-GGUF - 多种量化模型版本，提升代码生成性能与存储效率
GithubHuggingfaceLlamaEdgeStarCoder2代码生成开源项目模型模型压缩量化模型
此项目提供多种量化模型版本，旨在优化代码生成任务中的性能与存储效率。可选范围包括小容量、质量损失较大的版本到大容量、质量损失低的版本，以满足各种需求。Q4_K_M与Q5_K_M模型在质量与容量间表现出良好的平衡。该项目使用llama.cpp进行量化，适合空间与性能有特定需求的开发者。
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