尽管体积明显更小,WizardCoder的表现优于最大的闭源LLMs,包括Claude、Bard、PaLM、PaLM-2和LaMDA。 WizardCoder在HumanEval上的表现优于所有开源Code LLMs (+22.3),包括StarCoder、CodeGen、CodeGee和CodeT5+。 WizardCoder的表现显著优于所有带有指令微调的开源Code LLMs,包括InstructCodeT5+、StarCoder-GPTeacher和...
Code large language models (Code LLMs) are specialized large language models that have attracted considerable attention due to their exceptional performance on a wide range of code-related tasks. Unlike general-purpose large language models (LLMs) trained on diverse natural language data, Code LLMs...
研究发现,目前的代码大型语言模型(Code LLMs)在自一致性方面存在一些问题。自一致性是指模型生成的代码能否和规范保持一致,自一致性的缺失会削弱模型的可信度。 - IdentityChain 本文提出了一种评估代码大型语言模型(Code LLMs)自一致性的方法:IdentityChain。 IdentityChain不仅可以作为评估工具,还可以作为模型调试工具...
我们研究对象涵盖现有的主流开源 Code-LLM(CodeLlama 系列、StarCoderBase 以及 CodeShell)及闭源商业 LLM(GPT-3.5-Turbo、GPT-4等)。 3.2 结果与分析 ▲ 表一:CoderUJB 评估结果,p-a@k 表示 pass@k,c-a@k 表示 count@n,其中绿色结果表示微调后 LLM 优于原 LLM,红色结果表示微调后 LLM 差于原 LLM。
CodeFuse的使命是开发专门设计用于支持整个软件开发生命周期的大型代码语言模型(Code LLMs),涵盖设计、需求、编码、测试、部署、运维等关键阶段。我们致力于打造创新的解决方案,让软件开发者们在研发的过程中如丝般顺滑。 概览仓库5任务2Pull Requests动态成员2 ...
About Code for ACL 2024 paper: A Critical Study of What Code-LLMs (Do not) Learn Resources Readme License MIT license Activity Custom properties Stars 0 stars Watchers 1 watching Forks 0 forks Report repository Languages Jupyter Notebook 93.1% Python 6.9% ...
LLMs之Code:Code Llama的简介(衍生模型如Phind-CodeLlama/WizardCoder)、安装、使用方法之详细攻略 导读:2023年08月25日(北京时间),Meta发布了Code Llama,一个可以使用文本提示生成代码的大型语言模型(LLM)。Code Llama是最先进的公开可用的LLM代码任务,并有潜力使工作流程更快,更有效的为当前的开发人员和降低进入...
LLMs之Code:Github Spark的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 Github Spark的简介 2024年10月30日,GitHub 重磅发布GitHub Spark 是一款由 AI 驱动的工具,用于创建和分享微型应用程序(“sparks”)。它允许用户根据自己的需求和偏好定制应用程序,无需编写或部署任何代码,可以直接在桌面和移动设备上使用。 它通...
● 阶段三:指令微调:使用精心设计的指令微调数据集,采用粗到细的微调策略,并结合了监督微调和直接偏好优化 (DPO),其中DPO利用了多语言代码沙箱和LLM作为评判者。 >> 优势:Qwen2.5-Coder系列模型在代码生成任务上取得了显著的成果,在多个基准测试中达到了最先进的水平,甚至在某些任务上超越了更大的模型。
$ git clone https://github.com/FSoft-AI4Code/code-llm-evaluator.git $ cd code-llm-evaluator $ pip install -e . Quick-start To evaluate a supported task in python, you can load our :py:func:`code_eval.Evaluator` to generate and compute evaluate metrics on the run. from code_eval ...