Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
BEE-spoke-data/beecoder-220M-python — компактная модель генерации кода, разработанная BEE-spoke-data путём дообучения smol_llama-220M-GQA. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 184,9 млн параметров; она принимает текст и генерирует продолжение, в частности фрагменты кода на Python. Модель обучалась на отфильтрованной выборке Stack-smol-XL, дедуплицированной части Algebraic Stack из Proof Pile 2 и очищенном дедуплицированном наборе PyPI. Длина контекста — 2048 токенов.
Модель подходит для генерации и продолжения Python-кода, а также для небольших экспериментов с генерацией кода. В метаданных указан английский язык. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Размер и контекст указывают на компактный масштаб, поэтому её возможности ограничены по сравнению с крупными моделями; README не приводит результаты оценивания качества или сведения о дополнительных возможностях.
Сценарии применения
генерация функций и фрагментов кода на Python
автодополнение Python-кода по текстовому префиксу
создание простых примеров использования библиотек Python
эксперименты с небольшой моделью генерации кода
Ограничения
Модель компактная и имеет контекст 2048 токенов, поэтому может хуже справляться со сложными задачами программирования и длинными файлами. README не приводит результаты оценивания качества.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
It has its limitations at 220M, but seems decent for single-line or docstring generation, and/or being used for speculative decoding for such purposes.
The screenshot is on CPU on a laptop.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
