Дообученная на примерах AlpacaCode модель StarCoder для генерации и продолжения кода по текстовым инструкциям.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
V-YangXu/StarCoder-Alpaca — модель генерации кода на основе StarCoder, дообученная на 20 тысячах примеров набора AlpacaCode. Она предназначена для генерации и продолжения кода по текстовым инструкциям. Базовый StarCoder — плотная авторегрессионная модель GPTBigCode размером 15,5 млрд параметров; она обучалась на коде более чем на 80 языках программирования и поддерживает контекст до 8192 токенов, включая заполнение пропусков в коде (Fill-in-the-Middle).
Модель принимает текстовые инструкции и выдаёт текст, в том числе код. Веса опубликованы в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит отдельной оценки качества именно этой дообученной версии, поэтому результаты генерации кода могут требовать проверки.
README не приводит отдельной оценки качества дообученной версии; сгенерированный код следует проверять. Заявленные более 80 языков относятся к базовой модели StarCoder.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
StarCoder finetuned on 20k AlpacaCode Dataset.
The StarCoder models are 15.5B parameter models trained on 80+ programming languages from The Stack (v1.2), with opt-out requests excluded. The model uses Multi Query Attention, a context window of 8192 tokens, and was trained using the Fill-in-the-Middle objective on 1 trillion tokens.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…