Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Лицензия: OpenRAIL
Архитектура: gpt2 · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 24 янв 2023

Ссылки

Hugging Face

santacoder-code-to-text

loubnabnl

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на примерах кода из Jupyter-ноутбуков модель генерирует текстовые описания кода.

58скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены2 фев 2023

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

loubnabnl/santacoder-code-to-text — дообученная разработчиком модель BigCode на базе bigcode/santacoder для генерации текстовых описаний по коду. Она предназначена для преобразования кода, в том числе из Jupyter-ноутбуков, в текстовое описание. Модель использует архитектуру GPT-2 и доступна в формате PyTorch; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. Для модели указана лицензия OpenRAIL.

Сценарии применения

создание текстового описания фрагмента кода
автоматическое документирование кода из Jupyter-ноутбуков
подготовка краткого пояснения к коду для читателей

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Данных о качестве генерации и поддержке естественных языков нет.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Santacoder code-to-text

This model is a fine-tuned version of bigcode/santacoder on copdeparrot/gitub-jupyter-code-to-text.

Training procedure

The model was trained on 4 A100 for 3h with the following hyperparameters were used during training on 4 A100:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 4
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 100
training_steps: 800

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GPT2LMHeadCustomModel
Ревизия весов: 6d71f0b