后边的介绍也是选择了DeepSeek-Coder-33B-instruct。它开源并且得分适中,截止到2024年10月仍然排在榜单的第23名。 PS:插入一个插曲,榜单中其实还有CodeQwen1.5 - 7B。貌似看上去又强大又小。同时相较于DeepSeek-coder-Base的16000的上下文长度,CodeQwen1.5 - 7B可以支持到64000的上下文长度。无论从什么角度看CodeQw...
实验结果显示,Claude 3.5 Sonnet战绩最好,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct和GPT-4o水平相当,胜率为68.9%。 总的来看,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct毫无疑问是开源最佳,并且真正拉平甚至部分超出了有最强代码能力的闭源模型。 在实际应用上,通义千问团队演示了基于Qwen2.5-Coder打造的智能代码助手,并上线了一个Artifacts应用。
为了进一步增强DeepSeek-Coder模型的自然语言理解和数学推理能力，论文从通用语言模型DeepSeek-LLM-7B Base（DeepSeek-AI，2024）上进行了额外的2万亿token的预训练，得到了DeepSeekCoder-v1.5 7B。对于这个预训练，论文专门使用了表9中列出的数据源。与DeepSeek-Coder不同，DeepSeek-Coder-v1.5在其预训练阶段仅使...
pythongroqllm-codergroq-api UpdatedMar 9, 2025 Python Add a description, image, and links to thellm-codertopic page so that developers can more easily learn about it. Curate this topic To associate your repository with thellm-codertopic, visit your repo's landing page and select "manage top...
Integration withLLMCoder The key point ofLLMCoderis using Markdown diff format for less token usage. It apply the diff to the source code to get the modified result code. You can see the README.md ofLLMCoderfor more detail. Integrate LLMCoder into LLMCoderSync WebUI ...
encoder模块的最后输出,还是decoder层与coder层对应的K,V呢? 答案1:是Transformer中encoder模块最后输出 首先,原文说明了这一点(但是decoder中的K,V不等于encoder的输出) the encoder maps an input sequence of symbol representations (x1,x2,⋯,xn)(x1,x2,⋯,xn) to a sequence of continuous ...
解码器的联动 在解码器中,Transformer block 比编码器中多了个 encoder-cecoder attention。在 encoder-decoder attention 中,Q 来自于解码器的上一个输出, K 和 V 则来自于编码器的输出。这些向量将在每个解码器的 Encoder-Decoder Attention 层被使用,帮助解码器把注意力关注到输入序列的合适位置。 下图显示在翻...
Llama Coder 是一个更好的自托管的 VS Code 插件,用来替代 Github Copilot。Llama Coder 使用 Ollama 和 codellama 提供在你硬件上运行的自动补全功能。最适合搭配 Mac M1/M2/M3 或 RTX 4090 使用。GitHub地址:GitHub - ex3ndr/llama-coder: Replace Copilot local AI...
WizardCoder利用StarCoder 15B作为复杂指令微调的基础,将Evol-Instruct方法应用于代码领域。训练数据集是通过在Code Alpaca数据集上迭代应用Evol-Instruct技术生成的,该数据集包括每个样本的以下属性:指令、输入和预期输出。例如,当指令是“Amend the following SQL query to select distinct elements”时,输入是SQL查询,预...
和FFN构成,FFN十几年前基本定型,暂时没发现有突破的创新;但是attention(及embedding层)就不同了,完全可以根据不同的任务类型(比如某些垂直领域,如code相关的任务)有不同类型的输入,和设计不同的attention/embedding机制;比如structcode的attention机制如下:https://github.com/reddy-lab-code-research/structcoder...