值得一提的是,3亿参数的PanGu-Coder模型(PASS@1=17.07%)超越了Codex (PASS@1=16.22%)接近7亿参数的模型结果,基本持平了谷歌10亿的模型(表2)。在MBPP数据集上, 26亿参数的模型超越了META INCoder接近70亿参数的模型效果(表3)。另外,在训练的充分程度上,PanGu-Coder是所有模型中所用数据量以及计算量最小(tr...
值得一提的是,3亿参数的PanGu-Coder模型(PASS@1=17.07%)超越了Codex (PASS@1=16.22%)接近7亿参数的模型结果,基本持平了谷歌10亿的模型(表2)。在MBPP数据集上, 26亿参数的模型超越了META INCoder接近70亿参数的模型效果(表3)。另外,在训练的充分程度上,PanGu-Coder是所有模型中所用数据量以及计算量最小(tr...
值得一提的是,3亿参数的PanGu-Coder模型(PASS@1=17.07%)超越了Codex (PASS@1=16.22%)接近7亿参数的模型结果,基本持平了谷歌10亿的模型(表2)。在MBPP数据集上, 26亿参数的模型超越了META INCoder接近70亿参数的模型效果(表3)。另外,在训练的充分程度上,PanGu-Coder是所有模型中所用数据量以及计算量最小(tr...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.11280 与业界标杆Copilot背后的Codex[2]以及谷歌的AlphaCode等[3][4]相比,PanGu-Coder在代码生成的一次通过率(PASS@1)指标上不仅大幅超越同等规模的模型,甚至超越了参数量规模更大的模型。 在支持的语言上,除英文外,PANGU-Coder在中文上同样有出色的表现,在未来也可以更好地...