在HumanEval评测中,CodeGeeX2全面超越了150亿参数的StarCoder模型,以及OpenAI的Code-Cushman-001模型(GitHub Copilot曾使用的模型)。 除此之外,CodeGeeX2的推理速度也比一代CodeGeeX-13B更快,量化后仅需6GB显存即可运行,支持轻量级本地化部署。 目前,CodeGeeX插件已经可以在VS Code、 IntelliJ IDEA、PyCharm、GoLa...
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除此之外,CodeGeeX2的推理速度也比一代CodeGeeX-13B更快,量化后仅需6GB显存即可运行,支持轻量级本地化部署。 目前,CodeGeeX插件已经可以在VS Code、 IntelliJ IDEA、PyCharm、GoLand、WebStorm、Android Studio等主流IDE中下载体验。 04 国产大模型全自研 ...
吾等于github.com/THUDM/AgentT开源了AgentInstruct数据集和AgentLM-7B、13B和70B模型,为商业LLMs之代理务提供开放且强大之替。 image.png 图一:(a) AgentLM表现优良。AgentLM系列模型以Llama 2聊天为基,经微调。且其于保留务之泛化能与GPT-3.5相当;(b) 此图直自AgentBench (刘等人,2023年)经许可重印。
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在基座选型上,基于Baichuan-13B-Chat训练得到。分别使用不同数据进行LoRA训练,以及使用全部数据进行了全参训练。 有趣的是,在LORA训练上,参照了热插拔式的方式,针对金融领域的不同功能,采用了多专家微调的训练策略。在特定的子数据集上训练模型的各个模组,使它们彼此互不干扰,独立完成不同任务。通过数据集的四个部分...