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 - Instruct),每个模型都有 7B、13B 和 34B 参数。所有模型都在 16k tokens 的序列上进行训练,并在最多 100k tokens 的输入上显示改进。7B 和 13B CodeLlama
CodeLlama-13b-hf模型的生成结果: StarCoder模型的生成结果: CodeLlama-13b-Python-hf模型的生成结果: 在单元测试生成问题上,StarCoder成功理解了“只生成一个测试用例”中的“一个”,而 CodeLlama-13b 试图在设定的输出长度里持续输出多个测试用例。在这个测试中,StarCoder表现出了比 CodeLlama 更好的对自然语言(...
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。不知道，大家有没有注意到其中一个模型：...
比如,7B 模型可以部署在单个GPU上,34B 模型返回结果最佳,可以提供更好地辅助编码,但更小的 7B 和 13B 模型速度更快,更适用于需要低延迟的任务,如实时代码补全。 官方还进一步微调了 Code Llama 的两个变体:Code Llama - Python 和 Code Llama - Instruct。 「Code Llama - Python」 是针对特定语言Python的...
CodeGemma-7B 在 HumanEval 上的表现优于类似大小的7B模型，甚至还要超过 CodeLLaMa-13B。不过，在 DeepSeekCoder-7B 面前，CodeGemma 还是要稍逊一筹！CodeGemma支持包括 Python、JavaScript、Java、Kotlin、C++、C#、Rust、Go 在内的多种编程语言。CodeGemma包含三款模型：CodeGemma 2B Base Model，专门针对代码...
CodeLlama and its variants, including CodeLlama-Python and CodeLlama-Instruct, are intended for commercial and research use in English and relevant programming languages. CodeLlama is a versatile language model that can be employed in various scenarios related to code generation and completion. Below...
Code Llama 系列模型有三个版本，参数量分别为 7B、13B 和 34B。并且支持多种编程语言，包括 Python、C++、Java、PHP、Typescript (Javascript)、C# 和 Bash。Code Llama 稳定支持了最高 10 万 token 的上下文生成。下图 2 为 Code Llama 的微调流程。就其效果来说，Code Llama 的不同版本在 HumanEval 和 ...
代码理解和生成，在HumanEval等Python代码基准上，CodeGemma-7B的表现优于同规模7B模型，仅次于DeepSeek-Coder-7B。在多语言BabelCode测试中，CodeGemma-7B和7B-Instruct也均优于同类模型。自然语言和数学推理，与Gemma-7B相比，CodeGemma保留了Gemma在自然语言理解方面的强大能力。在数学推理测试GSM8K和MATH上，CodeGemma...
7B和13B的Code Llama和Code Llama - Instruct变种支持基于周围内容的填充。Code Llama在几个代码基准测试中达到了开放模型的最先进性能,分别在HumanEval和MBPP上获得了53%和55%的得分。值得注意的是,Code Llama - Python 7B在HumanEval和MBPP上的表现超过了Llama 2 70B,而我们的所有模型在MultiPL-E上都优于其他...
Code Llama - Python:用于 Python 版本。 Code Llama - Instruct:引导微调版本。 4.2 训练数据 从Llama 2 的 7B、13B 和 34B 版本开始,在初始阶段使用 500B token 训练 Code Llama。 4.3 代码填充 代码填充的目标是在给定周围上下文情况下预测程序缺失部分。