我们通过程序分析技术对代码进行注释、分类和分析,以捕获大规模代码库的各个维度特征,创建代码数据画像。算法工程师可以更全面、详细地了解用于训练大型语言模型的代码数据,有助于调整数据,优化预训练和自监督微调。 1. 对训练数据的深入洞察:分析代码画像的不同维度,可以提供 validation loss、perplexity 和feedback等相...
2022年华为推出代码大模型Pangu-Coder；23年百度智能云推出“Comate”代码助手，第一阶段的主要功能是“辅助代码撰写”，此后将在特定领域场景实现自然语言代码生成，第三阶段将实现全领域的自然语言开发；同一年，蚂蚁“百灵大模型家族”迎来了代码大模型成员CodeFuse，其源自于蚂蚁⾃身的开发场景及代码库沉淀，基于海量...
通过在不同编程数据比例、模型类别、模型规模和推理领域等方面进行全面分析,论文得出了几个重要结论:1)代码数据微调可以提升不同类别和规模LLM的整体推理能力;2)代码数据的效果因领域而异,但在每个领域内表现出一致的趋势;3)代码数据对不同模型家族的具体任务带来的好处大体相当,但指令微调数据集中的最佳代码数据比例因...
2023年7月,aiXcoder团队推出聚焦企业适配的aiXcoder Europa,具有代码自动补全、代码自动生成、代码缺陷检测与修复、单元测试自动生成等功能。 据了解,aiXcoder Europa可根据企业数据安全和算力要求,为企业提供私有化部署和个性化训练服务,有效降低代码大模型的应用成本,提升研发效率。 直到今日,aiXcoder-7B Base版诞生。 在科...
1、代码大模型的评测内容 代码领域作为自然语言大模型的一个垂类,除去NLP通用的一些技术能力评估、模型认知评估和安全可信评估外,对编码领域自身,需针对性评估模型自身在技术能力层面的表现,如不同类型代码生成能力、上下文或计算机知识的理解能力,以及在对外服务能力层面的表现,如服务体验、稳定性、开放性等。
百度、阿里云、蚂蚁等布局代码大模型的国内巨头,也是先尝到了甜头。比如在蚂蚁内部,CodeFuse ⽀持40多种编程语⾔,10多个主流IDE平台,现在有超过五成的程序员使用CodeFuse,在这些程序员写的代码里,AI生成代码占比超过了10%,整体采纳率30%,在生成单元测试场景采纳率可达到 60%。以最新发布的“图生代码”技术为...
CodeGemma模型概述 CodeGemma是基于Google DeepMind的Gemma模型系列（Gemma Team et al., 2024）开发的一系列开放代码模型。这些模型继承了Gemma预训练模型的基础，并在此基础上进一步训练，使用的数据主要是代码，训练数据量在5000亿到1000亿token之间。CodeGemma模型在代码完成和生成任务中达到了最先进的性能，同时在大...
aiXcoder 7B 的全部模型参数和推理代码均已开源，可以通过 GitHub、Hugging Face、Gitee 和 GitLink 等平台访问。「耳听为虚眼见为实」，一切还是要用真实的测评数据和实际的任务效果说话。越级体验 能其他代码大模型所不能 一个代码大模型究竟好不好用， 当然要在对程序员最有帮助、用的最多的代码生成与补全任务...
对此,微软研究团队训练了一个CodeOcean数据集,包含了2万个指令实例的数据集,以及4个通用代码相关任务。 与此同时,研究人员微调了一个代码大模型WaveCoder。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.14187 实验结果表明,Wavecoder优于其他开源模型,在以前的代码生成任务中表现出色。
过去十年中，软件工程社区已经提出了多种不同的用于评估代码模型的评估任务。CodeXGLUE 将大多数此类整合成了单一基准，其中涵盖克隆检测、缺陷检测等代码理解任务以及代码修复、代码转译、程序合成和代码总结等序列到序列生成任务。但是，自 Chen et al. (2021) 引入了 HumanEval 和 Codex 之后，文本到代码合成就被带...