作者在 BabelCode-translated HumanEval 和 Mostly Basic Python Problems (MBPP) 数据集上对比 CodeGemma 系列的多语言代码能力。同时，bigcode-models-leaderboard 上也发布了更详细的性能对比。CodeGemma 在 7B 大小的模型中要优于除了 DeepSeekCoder-7B 的模型，
与竞争基线相比,我们的方法可以将CodeLlama-13b的端到端吞吐量提高多达32倍,且随着批量大小和共享前缀长度的增加,速度提升更为显著。Hydragen还支持使用非常长的共享上下文:在大批量情况下,将前缀长度从1K增加到16K tokens,Hydragen的吞吐量仅下降不到15%,而基线的吞吐量下降超过90%。Hydragen不仅适用于简单的前缀-...
CodeLlama-13B-Instruct has been evaluated on major code generation benchmarks, including HumanEval, MBPP, and APPS, as well as a multilingual version of HumanEval (MultiPL-E). The model has established a new state-of-the-art amongst open-source LLMs of similar size. Notably, CodeLlama-13B...
node 1 example_text_infilling.py \ --ckpt_dir CodeLlama-7b/ \ --tokenizer_path CodeLlama-7b/tokenizer.model \ --max_seq_len 192 --max_batch_size 4预训练的填充模型是：Code Llama模型CodeLlama-7b和CodeLlama-13b以及Code Llama-Instruct模型CodeLlama-7b-Instruct、CodeLlama-13b-Instruct...
4. 单卡微调(CodeLlama-13b-Instruct-hf) 4.1模型微调 本项目微调不仅能支持 QLoRA 和 LoRA 法,还支持deepseed。 可以运行以下命令来微调模型,默认带着参数 --quantization_bit 为 QLoRA 的微调方式,如果想要转换为 lora 的微调,只需在脚本中去掉 quantization_bit 参数即可。 默认 QLoRA 微调,运行命令: ...
上下文长度达32k的开源可商用大模型,基于LLaMa-13B和LLaMa2-13B训练 Abacus.AI 发布三个新的 13B 参数长上下文模型 Giraffe,包括两个基于 LLaMA-13B 训练而成的模型:上下文长度分别为 4k 和 16k;一个基于 LLaMA2-13B 训练而成的模型,上下文长度是 32k,该模型也是首个基于 LLaMA2 的 32k 上下文窗口开源 LLM。
这些模型在 Python、C++、Java、PHP、C#、TypeScript 和 Bash 中展示了最先进的性能。 7B 和 13B 基本和指令变体支持基于周围内容的填充,使它们非常适合用作代码助手。 Code Llama 在 16k 上下文窗口上进行训练。 此外,这三个模型变体还进行了额外的长上下文微调,使它们能够管理最多 100,000 个令牌的上下文窗口。
Code Llama 是 Meta 开源的强大代码生成 AI 模型，能够辅助编写计算机代码，具备出色的代码能力，微调版本WizardCoder在 HumanEval 基准测试中超过了 GPT-4。Code Llama 的三个版本分别为7B、13B 和34B，其中34B 版本经过微调达到了73.2% 的胜率。这一开源模型的出现激励了开源社区，展示了其在 AI 编码领域的巨大...
每个模型的参数分别为7B、13B和34B。所有模型都是基于16k标记序列进行训练，并在最多100k标记输入上显示出改进。数据显示，Code Llama-Python 7B在HumanEval和MBPP上的表现超过了Llama 2 70B，并且我们的所有模型都优于其他公开可用模型的MultiPL-E基准测试。Code Llama以宽松许可证方式开源，允许研究和商业使用。
Code Llama是从Llama-2基础模型微调而来,共有三个版本:基础版、Python版、以及指令遵循。 每个版本都有3种参数:7B、13B、34B。值得一提的是,单个GPU就能跑7B模型。 在评测基础上,Code Llama的性能与GPT-3.5打平,同时34B参数的模型在HumanEval基准上,接近GPT-4。