如图1(b)所示, 不同基础模型在CodeOcean上的结果超过了CodeAlpaca的结果, 这强调 了CodeOcean数据集在提高基础模型的指导遵循能力方面的有效性。 • 根据表4和表5,所有的Wavecoder模型在性能上显著优于通过CodeAlpaca进行微调的模型。值得注意 的是,Wavecoder-CL-13B的pass@1得分优于CodeLLaMa-CodeAlpaca-13B,在...
第一:HumanEval(+)和MBPP(+)在80分往上的难度是非常大的,并且CodeFeedback配合Magicoder-Evol-Instruct-110k这个数据在微调过DeepSeekCoder 6.7B和33B后,OpenCodeInterpreter-DS相比DeepSeekCoder-instruct在首轮代码生成能力上没有明显降低。OpenCodeInterpreter-DS 33B略微下降,OpenCodeInterpreter-DS 6.7B略微上升。
Llama Code in CP Today, Meta released Llama Code, a Large Language Model trained specifically for code. It's trained on Python, C++, Java, PHP, Typescript, C#, Bash. They are releasing 3 models with 7B, 13B and 34B parameters respectively. The smaller two allow for Fill-in-the-Middle....
（4）微调通过比较Design2Code-18B和基础版本CogAgent-18B之间的结果，在所有维度上都取得了巨大的改进。 （5）论文微调的Design2Code-18B在块匹配和文本相似度方面更好，但在位置相似度和颜色相似度方面比WebSight VLM-8B差。论文可能将前两者归因于更强大和更大的基础模型，将后两者归因于更多的微调数据。2 人...
OpenCodeInterpreter弥补了开源模型与GPT-4代码解释器等专有系统的高级功能之间的差距。通过将编译器诊断和人工反馈集成到迭代优化过程中，OpenCodeInterpreter不仅超越了传统的一次性生成方法，而且在开源模型中引入了以前未见的适应性和精确度水平。Code-Feedback及其广泛的多轮交互的引入进一步赋能OpenCodeInterpreter，以响应...
1、CodeGemma 有 3 个变体 >> 一个专门用于填充和开放式生成的 2B基础模型。 >> 一个 7B基础模型,同时训练了代码填充和自然语言。 >> 一个 7B指令模型,用户可以与其就代码进行对话。 CodeGemma 2B 专门用于代码填充,适用于快速的代码完成和生成,特别是在延迟和/或隐私至关重要的环境中。CodeGemma 7B 的训练...
PyTorch官方认可！斯坦福博士新作：长上下文LLM推理速度提8倍 丰色 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你...
[build-system]requires = ["setuptools>=42", "wheel"]build-backend = "setuptools.build_meta"[project]name = "foundry_registry"version = "0.1.0"dependencies = ["mosaicml","llm-foundry",]#Note: Even though in python code, this would be llmfoundry.registry.loggers,#when specified in the ...
CODE LLM作为一种前沿的编程技术,正在逐渐改变着开发人员的工作方式,使编程变得更加高效、便捷。本文将从多个方面对CODE LLM进行深入剖析,以便读者更好地了解这一技术的优势和应用价值。 一、CODE LLM的工作原理 CODE LLM是一种基于自然语言处理的编程技术,它能够将自然语言编写的需求描述转化为可执行的代码。通过训练...
CodeAct通常具有更高的任务成功率(17个已评估LLM中有12个)。此外,使用CodeAct执行任务所需的平均交互轮数也较低。 比如,与次佳操作格式(文本)相比,最佳模型gpt-4-1106-preview实现了20.7%的绝对改进,同时平均减少了2.1个交互回合。 然而,就CodeAct的绝对性能而言,开源和闭源LLM之间仍存在显著差距,最佳开源模型的...