/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
33,5 млрд
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 янв 2024

CodeMate-v0.1

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

CodeMate-v0.1 — дообученная 33,5-миллиардная модель Llama для генерации кода и решений задач по программированию.

66скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены4 мар 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

CodeMate-v0.1 — языковая модель и программный помощник, разработанный CodeMate. Она предназначена для генерации решений задач по программированию и принимает запросы в формате инструкций Alpaca/Vicuna.

Модель основана на архитектуре Llama, имеет 33,5 млрд параметров и работает с контекстом до 16 384 токенов. По заявлению разработчика, модель дообучена на внутреннем наборе из 1,8 млрд токенов с задачами по программированию и решениями; поддерживает Python, C/C++, TypeScript, Java и другие языки программирования. Это версия 0.1, проверенная в ограниченном объёме. Используется лицензия Llama 2.

Сценарии применения

  • генерация решений задач по программированию
  • создание фрагментов кода по текстовому запросу
  • подготовка примеров на Python, C/C++, TypeScript и Java

Ограничения

Модель версии 0.1 прошла ограниченное тестирование; разработчик рекомендует проводить дополнительные проверки безопасности перед реальным развёртыванием. Обучающие данные внутренние и недоступны для независимой проверки.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

CodeMate-v0.1

CodeMate-v0.1 is an intelligent programming assistant developed by CodeMate. This model aims to assist users in generating high-quality code solutions for programming problems. Please note that this model is currently in version 0.1.

Model Details

  • Training Data: Exclusively fine-tuned on a proprietary dataset of 1.8 billion tokens of high-quality programming problems and solutions.

  • The dataset was generated manually and is internal to CodeMate.

  • Training Techniques: The model was fine-tuned using Flash Attention 2, trained over 15 hours on 40 A100-80GB GPUs.

  • A sequence length of 8096 tokens was used during training.

  • Multilingual Support: CodeMate-v0.1 is proficient in multiple programming languages, including Python, C/C++, TypeScript, Java, and more.

How to Get Started with the Model

Make sure to install Transformers from the main git branch:

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

How to Prompt the Model

This model accepts prompts in the Alpaca/Vicuna instruction format. For example:

### System Prompt
You are an intelligent programming assistant.

### User Message
Implement a linked list in C++

### Assistant
...

Load the Model:

To load the model, utilize the following Python script:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Initialize the model
model_path = "codemateai/CodeMate-v0.1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

# ... generate response ...

Bias, Risks, and Limitations

This model has undergone very limited testing. CodeMate recommends additional safety testing before any real-world deployments.

For more information and updates, visit the CodeMate website.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.58.39
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)55.55
HellaSwag (10-Shot)78.03
MMLU (5-Shot)55.31
TruthfulQA (0-shot)48.64
Winogrande (5-shot)72.61
GSM8k (5-shot)40.18

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
2312c58

0 моделей