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 相当。此外，仅在自我生成数据上训练的 StarCoder2-15B-Instruct 与在 GPT-3.5/4 提炼数据上微调 StarCoder2-15B 的
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 中提取的...
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 相当。此外,仅在自我生成数据上训练的 StarCoder2-15B-Instruct 与在 GPT-3.5/4 提炼数据上微调 StarCoder2-15B 的 OpenCodeInterpreter-SC2-15B 非常接近。 除了Eva...
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 中提取的数据。
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 相当。此外,仅在自我生成数据上训练的 StarCoder2-15B-Instruct 与在 GPT-3.5/4 提炼数据上微调 StarCoder2-15B 的 OpenCodeInterpreter-SC2-15B 非常接近。
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...
模型地址:https://huggingface.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1
title: "StarCoder2-Instruct: Fully Transparent and Permissive Self-Alignment for Code Generation" thumbnail: /blog/assets/sc2-instruct/sc2-instruct-banner.png authors: - user: yuxiang630 guest: true - user: cassanof guest: true - user: ganler guest: true - user: YifengDing guest: true ...
* Add StarCoder2-Instruct * Fix inconsistent paths * Fix inconsistent titles * Update banner * Update _blog.yml Co-authored-by: Leandro von Werra <lvwerra@users.noreply.github.com> * Update title and add guest info * Fix title in the blog body --- Co-authored-by: Leandro von Werra ...
在模型性能方面,Code Gemma70亿参数的性能超过了同类代码模型如 DeepSeek Coder、StarCoder2等,并且推理效率和准确率更高。Code Gemma 系列模型分别是专门针对代码填充进行训练的 Code Gemma2B,基础预训练模型 Code Gemma7B 以及指令微调版本 Code Gemma7B Instruct。开发团队在多个数学数据集上进行了监督式微调,进一步...