CodeGeeX-13B、StarCoder-15B等模型相比,微调后的CodeFuse-CodeGeex2-6B在Java/Python/Cpp/JavaScript均是Top1,相对于底座平均提升8%+,在HumanEval-Python和HumanEval-Java上pass@1均能达到45%+,在同系列的6B代码大模型上表现突出。
在阿里云 ModelScope 中,CodeFuse-CodeGeeX2-6B 是一个面向代码的模型,而 CodeFuse-ChatBot 则是一个面向对话的模型。虽然它们都是基于 GPT 架构,但它们的训练数据和目标任务不同,因此不能直接将 CodeFuse-CodeGeeX2-6B 作为 CodeFuse-ChatBot 的基础模型进行对话。 CodeFuse-CodeGeeX2-6B 主要用于代码相关的...
"transformer.encoder.layers.2.self_attention.query_key_value.bias": "pytorch_model-00001-of-00002.bin", "transformer.encoder.layers.2.self_attention.query_key_value.weight": "pytorch_model-00001-of-00002.bin", "transformer.encoder.layers.20.input_layernorm.weight": "pytorch_model-00001-of...
CodeFuse-MFTCoder 项目地址:https://github.com/codefuse-ai/MFTCoderCodeFuse-Codegeex2-6B 模型地址:https://modelscope.cn/model… 阅读全文 ACL 2024 | CoCA:自注意力的缺陷与改进 CodeFuse 蚂蚁百灵研发助手,致力于让研发变得更简单! 近年来,在大语言模型(LLM)的反复刷屏过程中,作为其内核的 Transfo...
| 🔥 CodeFuse-CodeGeex2-6B | [h-link](https://huggingface.co/codefuse-ai/CodeFuse-CodeGeex2-6B) | [m-link](https://modelscope.cn/models/codefuse-ai/CodeFuse-CodeGeex2-6B) | CodeGeex2-6B | 1.1 Million | 256 | 4096 | | 🔥 CodeFuse-StarCoder2-15B | [h-link](https...
通过将CodeFuse与CodeGen-multi-16B和CodeGeeX-13B进行比较,对其进行了多语言代码翻译的评估。CodeGeeX-13B有一个专门用于代码翻译的精细调整版本称为CodeGeeX-13B-FT,同样CodeFuse-13B-SFT是一个包括代码翻译的多任务精细调整版本。我们使用基于MBXP和HumanEval-x构建的代码翻译评估数据集。它包括经专家审查和纠正的...
Support for most mainstream open-source large models, particularly those relevant to Code-LLMs, such as DeepSeek-coder, Mistral, Mixtral, Chatglm3, Code-LLaMA, Starcoder, Codegeex2, Qwen, GPT-Neox, and more. Support for weight merging between the LoRA adaptor and base models, simplifying ...
https://modelscope.cn/models/codefuse-ai/CodeFuse-CodeGeeX2-6Bhttps://huggingface.co/codefuse-ai/CodeFuse-CodeGeeX2-6B 一、CodeGeeX2-6B底座代码能力总览 CodeGeeX2-6B 是由智普AI开源的代码大模型。它是在自然语言大模型ChatGLM2-6B的基础上,将GLM中双向attention的部分变成单向以后(该结论由笔者...
不需要发送issue让作者来接入。您只需要在ModelScope中搜索CodeFuse-CodeGeeX2-6B，然后将其添加到Code...
CodeFuse-MFTCoder提升CodeGeeX2-6B代码能力 CodeGeeX2-6B 是由智普AI开源的代码大模型。它是在自然语言大模型ChatGLM2-6B的基础上,将GLM中双向attention的部分变成单向以后(该结论由笔者分析CodeGeeX2-6B GitHub issue讨论得出),加入大量代码相关数据进行了Causal Language Model的加训,最终获取的代码大模型。