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 MB...
from_pretrained("codellama/CodeLlama-7b-hf") 要加载经过微调的 Lora/Qlora 适配器,请使用 PeftModel.from_pretrained。 output_dir 应该是包含adapter_config.json和adapter_model.bin的东西: from peft import PeftModel model = PeftModel.from_pretrained(model, output_dir) 尝试与之前相同的提示: eval_prom...
Code Llama 系列模型有三个参数版本,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。Meta 提供的 Code Llama 版本包括: Code Llama,基础代码模型; Code Llama-Python,Python 微调版; Code Llama-Instruct,自然语言指令微调版。 就其效果...
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...
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：...
CodeGemma 2B Base Model，专门针对代码生成进行训练，旨在快速生成代码，适合需要隐私或高性能代码生成的环境。CodeGemma 7B Base Model，训练数据包括80%的代码和20%的自然语言，适合代码生成和理解。CodeGemma 7B Instruct Model，微调版，适用于聊天，擅长代码生成和数学推理。2B模型相比同尺寸模型更具有优势 作者使用...
智海-录问(wisdomInterrogatory)是由浙江大学、阿里巴巴达摩院以及华院计算三家单位共同设计研发的法律大模型,基于 Baichuan-7B 模型基座,进行了二次预训练和指令微调训练。二次预训练为通用的大模型注入了法律领域的知识。在指令微调阶段,使用了 100k 的指令微调训练,以使大模型具备问答能力,能够直接与用户进行交流。
【Code Llama:Meta最新开源的针对代码编程任务进行了微调的 Llama2 版本模型,有 7B、13B 和 34B 可供选择】'Introducing Code Llama - Inference code for CodeLlama models' Meta Research GitHub: github.com/facebookresearch/codellama more:《Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model...
于是刚刚，基于Code Llama微调的WizardCoder 34B，在HumanEval基准上，直接打败了GPT-4。具体来说，WizardCoder以73.2%的胜率碾压GPT-4的3月份版本（67%）。另外，WizardCoder 34B的性能超过了最新版本GPT-3.5，以及Claude 2。编程大模型WizardCoder，是由微软联合香港浸会大学在6月发布的。据称，微调的13B/7B版本...
可以看到,Gemma-7B模型在涵盖一般语言理解、推理、数学和编码的8项基准测试中,性能已经超越了Llama 2 7B和13B! 并且,它也超越了Mistral 7B模型的性能,尤其是在数学、科学和编码相关任务中。 在安全性方面,经过指令微调的Gemma-2B IT和 Gemma-7B IT模型,在人类偏好评估中都超过了Mistal-7B v0.2模型。