我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1 的模型，这是第一个完全自我对齐的大型代码模型，它是通过一个完全开放和透明的流程进行训练的。我们的开源流程使用 StarCoder2-15B 生成了成千上万的指令-响应对，然后用这些对来微调 StarCoder-15B 本身，而不需要任何人类的注释或者从大型专有 LLMs 中提取...
模型地址:https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1
品玩5月16日讯,据 Huggingface 页面显示,UIUC与BigCode组织的研究者们最近发布了StarCoder2-15B-Instruct代码大模型。 StarCoder2-15B-Instruct的独特之处在于其纯自对齐策略,整个训练流程公开透明,且完全自主可控。通过自我生成数千个指令-响应对,直接对StarCoder-15B基座模型进行微调,无需依赖昂贵的人工标注数据,也...
英伟达、Hugging Face 和 ServiceNow 联合发布了 StarCoder2 系列开源AI大语言模型。 StarCoder2 模型是一系列 3B、7B 和 15B 模型,使用来自 Stack v2 数据集的 3.3 至 4.3 万亿个代码标记进行训练,包含 600 多种编程语言。 StarCoder2 模型的特点 StarCoder2 模型是基于 Transformer 架构的自然语言处理模型,可以...
据我们所知,StarCoder2-15B-Instruct 是第一个具有完全透明和许可流程,达到 70+ HumanEval 分数的代码 LLM。它大大超过了之前的最佳透明许可代码 LLM OctoCoder。 即使与具有限制性许可的强大 LLM 相比,StarCoder2-15B-Instruct 仍然具有竞争力,超过了 Gemini Pro 和 Mistral Large,与 CodeLlama-70B-Instruct ...
图1.StarCoder2 15B 在 HumanEval 基准测试中提供更高的准确性 凭借16000 个令牌的上下文长度,Starcoder 模型可以处理更长的代码库和详细的编码指令,更好地了解代码结构,并提供改进的代码文档。 接受负责任的培训,面向所有人 这些模型使用负责任的来源数据进行训练,这些数据来自 GitHub 的许可数据,包含 1 万亿个令...
指令生成:然后提示 StarCoder2-15B 自我生成一个包含已识别代码概念的编程任务。 最终,这个过程生成了 23.8 万条指令。 响应自我验证 我们已经有了 Self-OSS-Instruct 生成的指令,我们的下一步是将每条指令与高质量的响应相匹配。先前的实践通常依赖于从更强大的教师模型 (如 GPT-4) 中提炼响应,这些模型有望展现...
我们引入了StarCoder2-15B-Instruct-v0.1,这是第一个完全自对齐的代码LLM,采用完全许可和透明的流程进行训练。我们的开源流程使用StarCoder2-15B生成数千个指令-响应对,然后用这些对进行微调,无需依赖人类注释或来自大型专有LLMs的蒸馏数据。 🌟 StarCoder2-15B-Instruct在HumanEval上的得分达到了72.6,甚至超越了...
据我们所知,StarCoder2-15B-Instruct 是第一个具有完全透明和许可流程,达到 70+ HumanEval 分数的代码 LLM。它大大超过了之前的最佳透明许可代码 LLM OctoCoder。 即使与具有限制性许可的强大 LLM 相比,StarCoder2-15B-Instruct 仍然具有竞争力,超过了 Gemini Pro 和 Mistral Large,与 CodeLlama-70B-Instruct ...
指令生成:然后提示 StarCoder2-15B 自我生成一个包含已识别代码概念的编程任务。 最终,这个过程生成了 23.8 万条指令。 响应自我验证 我们已经有了 Self-OSS-Instruct 生成的指令,我们的下一步是将每条指令与高质量的响应相匹配。先前的实践通常依赖于从更强大的教师模型 (如 GPT-4) 中提炼响应,这些模型有望展现...