为了验证该方法的效果,我们在Huggingface开源的代码大模型StarCoder-15B上进行了一系列实验。测试结果表明,通过该方法训练出的模型在HumanEval、CoderEval、LeetCode三个基准测试集上分别达到了62.20%、38.26%、32/30/10(容易/中等/困难)的单次生成通过率,在HumanEval上的提升接近30%(绝对值,32.93%->62.20%)。超越...
作为概念的证明,华为在 StarCoder 15B 上应用了 RRTF,并训练出PanGu-Coder2。 PanGu-Coder2简介和训练细节 PanGu-Coder2 是一种大型语言模型,专门用于代码生成。它基于RRTF (RankResponses to align Test&Teacher Feedback) 的新框架,该框架结合了多种先进技术,包括指令调整、Evol-Instruct 方法和强化学习。RRTF...
为了验证该方法的效果,我们在Huggingface开源的代码大模型StarCoder-15B上进行了一系列实验。测试结果表明,通过该方法训练出的模型在HumanEval、CoderEval、LeetCode三个基准测试集上分别达到了62.20%、38.26%、32/30/10(容易/中等/困难)的单次生成通过率,在HumanEval上的提升接近30%(绝对值,32.93%->62.20%)。超越...
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,一个15B、8K窗口且有FIM(中间填空)能力的模型,该模型远超很多能从语言生成代码的模型,甚至包括OpenAI code-cushman-001,但仍落后于GPT3.5和4。 🎯作者提到使用RL(强化学习)可以有效帮助编程模型,但限制也很多。因此,...
为了验证该方法的效果,我们在Huggingface开源的代码大模型StarCoder-15B上进行了一系列实验。测试结果表明,通过该方法训练出的模型在HumanEval、CoderEval、LeetCode三个基准测试集上分别达到了62.20%、38.26%、32/30/10(容易/中等/困难)的单次生成通过率,在HumanEval上的提升接近30%(绝对值,32.93%->62.20%)。超越...
RRTF 框架通过自然语言 LLM 对齐技术和排名反馈的方式来改进代码生成 LLM 的表现。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...
作为概念的证明,华为在 StarCoder 15B 上应用了 RRTF,并训练出PanGu-Coder2。 PanGu-Coder2简介和训练细节 PanGu-Coder2 是一种大型语言模型,专门用于代码生成。它基于RRTF (RankResponses to align Test&Teacher Feedback) 的新框架,该框架结合了多种先进技术,包括指令调整、Evol-Instruct 方法和强化学习。RRTF...
实验使用CodeGen-mono16B、CodeGeeX 13B、StarCoder 15B、CodeT5 16B、WizardCoder 15B五个主要评估模型,使用HumanEval、CoderEval、LeetCode三个benchmark,使用pass@k作为评估指标。图2为开源模型和闭源模型在HumanEval基准上的pass@k结果比较。在开源模型中,PanGu-Coder2在所有k值上均达到了最好的结果。在闭源模型...
为了验证该方法的效果,我们在Huggingface开源的代码大模型StarCoder-15B上进行了一系列实验。测试结果表明,通过该方法训练出的模型在HumanEval、CoderEval、LeetCode三个基准测试集上分别达到了62.20%、38.26%、32/30/10(容易/中等/困难)的单次生成通过率,在HumanEval上的提升接近30%(绝对值,32.93%->62.20%)。超越...
通过对HumanEval、CodeEval和LeetCode基准的综合评估,PanGu-Coder2在15B参数级代码llm中达到了最先进的性能,超越了现有的所有代码llm。核心方法——RRTFRRTF借鉴的方法instruct tuning 指令微调(SFT) Evol-instruct (WizardLM提出的方法,参考之前的链接) RL (强化学习方法)RL...