任务覆盖不全面：其预训练任务虽涵盖跨度去噪、对比学习、文本代码匹配和因果语言模型预训练任务等，但对于代码领域中一些特定的、专业性较强的任务，预训练任务的覆盖度可能不够，使得模型在这些任务上的表现欠佳。与下游任务的差异：预训练任务与实际的下游任务之间可能存在差异，导致模型在微调阶段需要较大的调整才能适...
最后，受 NLP 领域的启发，研究者开始探索 CodeT5 + 在指令调优上的效果，以更好地使模型与自然语言指令保持一致。该研究在 20 多个与代码相关的基准测试中对 CodeT5 + 进行了广泛的评估，包括零样本、微调和指令调优。结果表明，与 SOTA 基线相比，CodeT5 + 在许多下游任务上有着实质性的性能提升，例如，8 ...
Code T5+是一种编码器-解码器LLM系列,其核心特点在于其组件模块的灵活组合和混合预训练目标。 灵活的模块组合:Code T5+可以灵活地在编码器-only、解码器-only或编码器-解码器模式下运行,以适应不同的下游代码任务。这种灵活性使得Code T5+能够在多种任务上实现优异性能。 混合预训练目标:为了减轻预训练与微调之间...
具体而言,我们的CodeT5+ 770M在MathQA-Python上取得了87.4 pass@80的最新结果,并在GSM8K-Python上取得了73.8 pass@100的竞争性结果。在GSM8K-Python上,CodeT5+ 770M在几个更大模型(如GPT-Neo 2.7B和CodeGen-mono 2B)之间实现了最佳的微调结果,并在少样本评估设置中超过了LaMDA 137B和code-davinci。我们确实...
本发明提供了一种使用CodeT5模型和提示微调的源代码漏洞检测方法,属于计算机技术领域,解决了传统的漏洞检测模型中检测准确率不高的技术问题.包括以下步骤:S1:从中收集开源项目的C和C++源代码,构成数据集;S2:对数据集进行预处理;S3:对构建的数据集随机划分成训练集,验证集和测试集;S4:使用hardsoft方式创建为漏洞检测...
它的参数量较大,但可以通过微调技术进行减小。 综合以上对比,我们可以得出以下结论: 1. CodeT5模型的参数量较大,这是因为Transformer模型本身具有较高的参数密度。 2. 尽管CodeT5模型的参数量较大,但相较于其他基于Transformer的模型,其参数利用率更高,因此在性能上具有优势。 3. 通过模型压缩和蒸馏技术,可以有效...
AI解读:本文介绍了一种名为CodeT5+的编码-解码器的大型语言模型,用于代码理解和生成。该模型旨在解决现有代码LLMs在架构和预训练任务方面存在的两个主要限制。为解决这些限制,CodeT5+使用了一种混合预训练目标的方法来缓解预训练-微调差异,并采用了可灵活组合的组件模块,以适应各种下游代码任务。CodeT5+在不同设置...
3、基于预训练大模型,做有监督微调或者不训练模型直接做zero-shot、few-shot等任务,如代码专项模型:starcoder、codex、codeBert等 论文 概述 该论文将APR技术与LLMs进行结合,进行了广泛的研究,LLMs由于在海量数据上进行了训练,因此具备大量的知识,可以用来做zero-shot以及few-shot等工作,从而不需要训练就可以具备代码...
3、基于预训练大模型,做有监督微调或者不训练模型直接做zero-shot、few-shot等任务,如代码专项模型:starcoder、codex、codeBert等 论文 概述 该论文将APR技术与LLMs进行结合,进行了广泛的研究,LLMs由于在海量数据上进行了训练,因此具备大量的知识,可以用来做zero-shot以及few-shot等工作,从而不需要训练就可以具备代码...
在ChatGLM3-6B上SFT微调的纠错模型,已经release到HuggingFace Models: https://huggingface.co/shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lorapycorrector快速预测example: examples/gpt/demo.pyfrom pycorrector import GptCorrector m = GptCorrector() print(m.correct_batch(['今天新情很好', '你找到你最喜欢的工作,...