This is the official checkpoint of feedback model trained using COFFEE-GYM with PPO strategy.
This model generates natural language feedback given an erroneous code.
For further detials, please see our paper.
Характеристики
- Контекст
- 16 384 токена
- Параметры
- 6,6 млрд
- Размер весов
- 27 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 2 июл 2024
Ссылки
DS-Coder-7B-PPO-CoffeeEval
Модель на базе Llama, обученная с PPO, генерирует текстовую обратную связь по ошибочному коду.
71скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июл 2024
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
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
Team-Coffee-Gym/DS-Coder-7B-PPO-CoffeeEval — модель семейства Llama, обученная с помощью PPO на COFFEE-GYM. Она генерирует текстовую обратную связь для ошибочного кода и предназначена для сценариев, где нужно объяснить проблему или помочь пользователю исправить ошибку. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 16 384 токенов. Метаданные указывают на возможность чат-взаимодействия. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- объяснение ошибок в исходном коде
- генерация подсказок для исправления ошибочного кода
- обратная связь по решениям задач программирования
Ограничения
README описывает только генерацию обратной связи для ошибочного кода; качество и поддерживаемые языки программирования не уточнены.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 42f2505