本文引入了一种新的优化框架—RRTF,提出了一个新的代码大语言模型—PanGu-Coder2。使用Evol-Instruct技术获取大量高质量的自然语言指令和代码解决方案数据对,然后利用测试用例和启发式偏好的反馈,对候选代码解决方案进行排序,训练基础模型。通过在 HumanEval、CodeEval 和LeetCode 基准测试上进行全面评估,PanGu-Coder2 ...
从表1可以看出:在所有被测百亿模型中,PanGu-Coder排名第一;在所有模型中,PanGu-Coder2 排名第二。与PaLM-Coder和LaMDA等千亿级大模型相比,PanGu-Coder2 虽然规模只有百亿,但性能却更好。值得注意的是,PanGu-Coder2 的表现接近或优于 OpenAI 的 GPT-3.5(不同报告中给出的结果有所差异),但与据称万亿规模的GP...
该模型名字为PanGu-Coder2,论文的数据显示该模型目前超越所有开源编程大模型的效果,也超过GPT-3.5,接近GPT-4。 编程大模型再度扩张版图~datalearner.com/ai-mode 当前编程大模型的问题 PanGu-Coder2简介和训练细节 PanGu-Coder2的评估结果以及与清华大学CodeGeeX2等模型对比 PanGu-Coder2的运行资源要求 PanGu-Coder2...
在这个框架下,他们提出了PanGu-Coder2模型,在HumanEval上达到了62.2的pass@1,而且通过大量在CoderEval和LeetCode榜单上的评估,该模型超越了其他之前的代码LLM。 💼许多商业公司发布了一众强大的代码相关模型,但都仍闭源。尽管研究者们最初的开源模型在模型参数、能力与表现上远比不上,但随着BigCode社区发布StarCoder...
PanGu-Coder2的运行资源要求 论文中也给出了PanGu-Code2推理的资源要求和速度: 可以看到,完整的PanGu-Coder2模型的显存要求32.36GB,推理速度是每个token要75毫秒,也就是每秒13个tokens左右。而最低的INT4量化版本则只需要10GB显存左右可以运行,速度是每秒23个tokens左右!还是相当吸引人的。
摘要:华为云CodeArts Snap插件也即将上线基于PanGu-Coder2的百亿级代码生成服务,为Snap用户提供更全面的语言支持、更智能的代码生成、更准确的补全建议。 本文分享自华为云社区《PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力》,作者: 华为云软件分析Lab 。
研究团队还引入了 PanGu-Coder2模型，该模型在 OpenAI HumanEval 基准测试中取得了出色的62.20% 的通过率。论文地址:https://arxiv.org/abs/2307.14936 该研究通过在 StarCoder15B 上应用 RRTF 框架，超越了 PanGu-Coder 并获得了所有记录的代码 LLM 中最佳性能，证明了 RRTF 的有效性。对三个基准测试（...
HumanEvalPack:Huggingface上著名的代码大模型社区Big Code推出的多任务评测基准,包含HumanEval-Synthesize(代码生成,自然语言->代码)、HumanEval-Fix (代码修复,自然语言+代码->代码)、HumanEval-Explain (代码解释,自然语言+代码->自然语言)等任务。 表3展示了PanGu-Coder2最新版本代码生成测试集HumanEval-X上的结果...
《PanGu-Coder2:从排序中学习,激发大模型潜力》,作者: 华为云软件分析Lab 。 2022年7月,华为云PaaS技术创新Lab联合华为诺亚方舟语音语义实验室推出了代码大模型PanGu-Coder,随后发布了华为的代码智能生成助手CodeArts Snap。时隔一年之后,PanGu-Coder2终于来了。此次华为云、中国科学院和北京大学的研究者联合带来了更...
PanGu-Coder2 62.20%。结论引入了一个新的框架RRTF,并提出了一个新的代码LLM,即PanGu-Coder2。首先,我们采用Evol-Instruct技术获得了大量高质量的自然语言指令和代码解数据对。 然后,我们通过使用来自测试用例和启发式偏好的反馈对候选代码解决方案进行排序来训练基本模型。 通过对HumanEval、CodeEval和LeetCode基准的...