在执行反馈场景中，论文所有规模的模型在目前最先进的基准上展现出优势，OpenCodeInterpreter 33B模型达到了与GPT-4 Turbo的单轮分数的齐平，从而在评估的代码模型中建立了新的最先进基准。由于预算限制，论文的人工反馈和人工反馈(Oracle)评估集中在OpenCodeInterpreter 6.7B和OpenCodeInterpreter 33B模型上。结果显示，...
一、结论写在前面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,…
GPT4 Code Interpreter生成代码 importloggingimportthreadingimportosfromuuidimportuuid4classCustomLogFilter(logging.Filter):"""This class represents a custom log filter. It is used to inject customfields into the log record such as session_id, user_id, and udf_id."""def__init__(self):super()...
本期视频带你了解 Code interpreter 以及如何使用 OpenAI API 来使用 Code Interpreter。, 视频播放量 2587、弹幕量 8、点赞数 62、投硬币枚数 13、收藏人数 121、转发人数 24, 视频作者 AI开发者-就爱瞎鼓捣, 作者简介 专注AI开发技术分享,VX联系:aixiagudao,相关视频:
代码解释器(Code interpreter),模型内置一个代码解释器,赋予其执行代码的能力。代码解释器(Code Interpreter)可以让普通用户(非程序员)用自然语言完成以前需要写代码来完成的复杂工作。比如使用 Python 进行编程,chatGPT模型内置一个沙箱解释器,可以运行Python代码。我们也可以给自研模型平台定制化开发Code Interpreter,方便业务...
CodeInterpreter: The Best Open Source LLM Code Interpreter. pip install codeinterpreterAbout The Best Open Source LLM Code Interpreter Topics openai llm code-interpreter chatgpt langchain llmops llm-agent chatgpt-code-interpreter Resources Readme License Apache-2.0 license Activity Stars 16 sta...
ChatGPT+ (code interpreter or plugin) :ChatGPT是一种会话AI Agent,现在可以与code interpreter或插件一起使用。code interpreter使ChatGPT能够执行代码,而插件通过管理工具增强了ChatGPT。 LangChain Agent:LangChain是开发基于LLM应用的通用框架。LangChain有各种类型的代理,ReAct Agent是其中一个著名的示例。LangChain...
OpenCodeInterpreter-DS-33B是一个高参数模型，专注于高级代码解释和动态问题解决，由中国科学家团队创建。它擅长理解复杂的代码结构并生成复杂的代码解决方案。与Qwen不同，该模型基于另一个模型，主要是Deepseek-coder-33b-base。它在发布后立即引起了社区的关注，在HumanEval和MBPP上表现出色。该模型的大参数量使其...
Code 领域的可验证性也非常强,AI 能通过 compiler/interpreter 自行验证可用性。如果不成功,报错信息也能帮助 AI 自己去发现和理解错误在哪里。而且coding 领域相比 math 还有两个独特的优势: •海量高质量数据。开源领域已经有很多项目代码,而且其数据质量很高:有代码项目的文件结构、优化历史、遇到问题时的修复方案...
workflow by leveraging consecutive and interactive IPython sessions. The two evaluation modes assess LLMs' ability with and without human assistance. We conduct extensive experiments to analyze the ability of 24 LLMs on CIBench and provide valuable insights for future LLMs in code interpreter ...