Code Llama 是Meta发布的一款代码生成大模型，拥有7B、13B和34B三个尺寸，同时包含基础模型、Python专用版本等多款模型。 HumanEval 测试显示，未经过微调的CodeLlama-34B 和 CodeLlama-34B-Python 的通过率分别为48.8%和53.7%。phind 研究团队通过在一个包含约 8 万个高质量编程问题和解决方案的专有数据集上对...
最近,CodeFuse-CodeLlama-34B 4bits量化版本发布,CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits是CodeFuse-CodeLlama-34B模型的4bits量化版本,后者是通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调而得到的代码大模型,模型输入长度为4K。 经4bits量化后,CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits可用单张A10 (24GB显存)或者RTX 40...
而在今天公布的微调WizardCoder 34B在HumanEval pass@1上性能高达73.2%。根据介绍，WizardCoder 34B是使用合成数据集Evol-Instruct对Code Llama模型进行微调的版本。如下是和所有开源和闭源模型性能对比可视化。在和OpenAI模型比较中，研究人员指出GPT4和ChatGPT-3.5有两个HumanEval结果：OpenAI的官方GPT4报告（2023/03/...
MFT 微调的 CodeLLaMA-34B,在 HumanEval 上取得了 74.4% 的结果 (和 CodeLLaMA 一样,基于 greedy generation 模式评测),该结果超过了 GPT-4 (67%) 的成绩,也超过了 WizardCoder-34B 73.2% 的得分,在开源模型中位于国际前列。 04 4bit量化部署 CodeFuse-CodeLLama-34B 模型表现十分显著,但是 34B 的模型大小...
此外,Code Llama 的「Unnatural」34B 版本在 HumanEval 数据集上的 pass@1 接近了 GPT-4(62.2% vs67.0%)。不过 Meta 没有发布这个版本,但通过一小部分高质量编码数据的训练实现了明显的效果改进。来自 Phind(一个组织,旨在构造一款为开发人员而生的 AI 搜索引擎)的研究者向 GPT-4 发起挑战,该研究用微调的 ...
Phind-CodeLlama-34B-v2是一款专注于代码生成的先进模型,其HumanEval成绩高达73.8%,并且在1.5亿高质量Token的Fine-Tuning下,展现了出色的编程能力。与其他AI编程助手相比,Phind-CodeLlama-34B-v2在训练速度和上下文窗口大小方面均表现出优越的性能,预示着AI编程助手的未来发展方向。 首先,Phind-CodeLlama-34B-v2在代码...
Meta开源代码编程任务微调版Llama2模型CodeLlama,参数涵盖7B、13B和34B Meta 开源的针对代码编程任务进行了微调的 Llama2 版模型 Llama2,支持大型输入上下文,以及编程任务的零样本指令跟随能力。提供多种版本以覆盖广泛的应用程序:基础模型(CodeLlama),Python 专业化(CodeLlama - Python)和指令跟随模型(CodeLlama - Ins...
蚂蚁集团搞得CodeFuse-CodeLlama34B-MFT 代码大模型。 CodeFuse-CodeLlama34B-MFT 是一个通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调的代码大模型。模型微调采用了4k上下文。如果有必要,可以扩...
【新智元导读】现在,34B Code Llama模型已经能够在M2 Ultra上的Mac运行了,而且推理速度超过每秒20个token,背后杀器竟是「投机采样」。 开源社区的一位开发者Georgi Gerganov发现,自己可以在M2 Ultra上运行全F16精度的34B Code Llama模型,而且推理速度超过了20 token/s。
Phind-CodeLlama-34B-v2使用了一个包含1.5亿Token的高质量私有数据集进行Fine-Tuning。这个数据集由编程问题和解决方案组成，采用了指令-答案的格式，与常规的代码完成示例不同。训练技术 在训练过程中，模型利用了DeepSpeed ZeRO 3和Flash Attention 2等先进技术，使得训练更加高效。在32个A100-80GB GPU上，仅用了...