最后在Langchain-Chatchat\configs\model_config.py里面的llm_model字典里面加上"WizardCoder-Python-34B-V1.0-GPTQ": "E:\\Langchain-Chatchat\\models\\WizardCoder-Python-34B-V1.0-GPTQ",修改LLM_MODELS = ["WizardCoder-Python-34B-V
此次具体版本是 WizardCoder-Python-34B-V1.0,下图是与主流闭源和开源模型的 HumanEval pass@1 比较。除了最新API的 GPT-4(该团队测试后得到的结果是 82.0%),该模型超越了所有闭源和开源模型,包括最新 API 的ChatGPT(72.5%)和原始 GPT-4(67%)。 因此,WizardCoder-Python-34B-V1.0 成为了最新的 SOTA 开源代...
据phind 官方消息，研究团队在Phind 内部数据集上对 CodeLlama-34B 和 CodeLlama-34B-Python 进行微调之后发现，这两款模型微调之后在 HumanEval 测试中的通过率均已超过GPT-4在今年3月份的成绩。Code Llama 是Meta发布的一款代码生成大模型，拥有7B、13B和34B三个尺寸，同时包含基础模型、Python专用版本等多款模型。
对于 WizardCoder-Python-34B-V1.0,建议使用具有至少 32GB 内存和 NVIDIA GPU 的机器。 内存:确保机器具有足够的内存来加载模型和执行推理。对于 34B 参数的模型,通常需要较大的内存空间。 软件要求: 操作系统:支持 Linux 或 Windows。 Python 环境:建议使用 Python 3.8 或更高版本。 依赖库:需要安装 PyTorch、...
此次具体版本是 WizardCoder-Python-34B-V1.0,下图是与主流闭源和开源模型的 HumanEval pass@1 比较。除了最新 API 的 GPT-4(该团队测试后得到的结果是 82.0%),该模型超越了所有闭源和开源模型,包括最新 API 的 ChatGPT(72.5%)和原始 GPT-4(67%)。
此次具体版本是 WizardCoder-Python-34B-V1.0,下图是与主流闭源和开源模型的 HumanEval pass@1 比较。除了最新 API 的 GPT-4(该团队测试后得到的结果是 82.0%),该模型超越了所有闭源和开源模型,包括最新 API 的 ChatGPT(72.5%)和原始 GPT-4(67%)。
据phind官方消息,研究团队在Phind 内部数据集上对 CodeLlama-34B 和 CodeLlama-34B-Python 进行微调之后发现,这两款模型微调之后在 HumanEval 测试中的通过率均已超过GPT-4在今年3月份的成绩。 Code Llama 是Meta发布的一款代码生成大模型,拥有7B、13B和34B三个尺寸,同时包含基础模型、Python专用版本等多款模型。
据phind官方消息,研究团队在Phind 内部数据集上对 CodeLlama-34B 和 CodeLlama-34B-Python 进行微调之后发现,这两款模型微调之后在 HumanEval 测试中的通过率均已超过GPT-4在今年3月份的成绩。 Code Llama 是Meta发布的一款代码生成大模型,拥有7B、13B和34B三个尺寸,同时包含基础模型、Python专用版本等多款模型。
此次具体版本是 WizardCoder-Python-34B-V1.0，下图是与主流闭源和开源模型的 HumanEval pass@1 比较...
Huggingface:https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-Python-34B-V1.0 此次具体版本是 WizardCoder-Python-34B-V1.0,下图是与主流闭源和开源模型的 HumanEval pass@1 比较。除了最新 API 的 GPT-4(该团队测试后得到的结果是 82.0%),该模型超越了所有闭源和开源模型,包括最新 API 的 ChatGPT(72.5%)和原始...