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(英语)的理解能力。 但同时我们也注意到,StarCoder
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7 python dbgpt_hub/predict/predict.py \ --model_name_or_path /home/tmptest/models/CodeLlama-13b-Instruct-hf \ --template llama2 \ --finetuning_type lora \ --predicted_input_filename dbgpt_hub/data/example_text2sql_dev.json \ --checkpoint_dir dbgpt_hub/output...
我们可以使用 7B 和 13B 模型进行文本/代码补全或填充。下述代码演示了如何使用 pipeline 接口来进行文本补全。运行时,只需选择 GPU 即可在 Colab 的免费 GPU 上运行。 from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("codellama/CodeLlama-7b-hf"...
OpenCSG /opencsg-CodeLlama-13b-v0.1 CodeLlama 是一组来自 Llama2 的经过预训练和微调的文本生成模型,其规模从 70 亿到 340 亿个参数不等。基于 CodeLlama,opencsg-CodeLlama-v0.1 是一系列通过全参数微调方法微调的模型。 这是基于 CodeLlama-13b-hf 微调的基础 13B 版本的资源库。
我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序:基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct),每个模型都有 7B、13B 和 34B 参数。所有模型均在 16k 个标记序列上进行训练,并在最多 100k 个标记的输入上显示出改进。7B 和 13B Code Llama 和 Code Llama ...
CodeLlaMa-34B-Python Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 53.29 44.72 33.87 CodeLlaMa-13B-Python Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 42.89 40.66 28.67 CodeLlaMa-7B-Python Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 40.48 36.34 23.5 CodeLlaMa-34B-Instruct Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 50.79...
CodeLlaMa-13B-Python Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 42.89 40.66 28.67 CodeLlaMa-7B-Python Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 40.48 36.34 23.5 CodeLlaMa-34B-Instruct Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 50.79 45.85 35.09 CodeLlaMa-13B-Instruct Llama 2 license ❌ ✅ 2,620B 50.6 40.91 31...
Code Llama 提供了包含7B、13B和340亿参数的多种模型变体,均是在Python、C++、Java等七种编程语言以及自然语言数据集上进行训练的。### 二、集成亮点1. **Hub模型及其辅助工具**:Code Llama 模型及其模型卡和许可证已上架Hugging Face Hub。2. **Transformer集成**:Transformers 4.33 版本及以上已支持Code Llama...
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。
模型HumanEval python pass@1 CodeLlama-7b-hf30.5% opencsg-CodeLlama-7b-v0.1(4k)43.9% CodeLlama-13b-hf36.0% opencsg-CodeLlama-13b-v0.1(4k)51.2% CodeLlama-34b-hf48.2% opencsg-CodeLlama-34b-v0.1(4k)56.1% TODO 未来我们将提供更多微调模型的在各基准上的分数。