/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
5,8 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 июл 2024

BashCopilot-6B-preview

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на английских и китайских диалогах модель генерирует команды Bash и shell-скрипты по описанию задачи.

40скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены31 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.

  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

Bash Copilot — языковая модель rabbitcat, дообученная на базе Yi-1.5-6B для преобразования описаний на естественном языке в команды Bash и shell-скрипты. Она поддерживает многошаговый диалог на английском и китайском языках: позволяет ссылаться на сущности из предыдущих реплик и постепенно уточнять или дополнять код.

Модель семейства Llama с плотной архитектурой, около 5,8 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; длина контекста — 4096 токенов. Для обучения использован корпус из 21 тысячи многошаговых диалогов, собранных из популярных репозиториев GitHub. Лицензия — MIT. Примеры показывают генерацию команд для работы с файлами, JSON и циклами оболочки.

Сценарии применения

  • генерация команды Bash по описанию на естественном языке
  • создание shell-скрипта для работы с файлами
  • пошаговое уточнение команды в диалоге
  • составление команд для извлечения и сравнения данных JSON
  • автоматизация повторных проверок с помощью циклов оболочки

Ограничения

Модель предназначена для генерации Bash и shell-кода; корректность и безопасность сгенерированных команд следует проверять перед запуском. Указана версия preview, а обучающий корпус заявлен к публикации в следующем релизе.

Для каких профессий подходит6

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

Bash Copilot is an LLM to generate bash command line or script based on your input of natural language description (NL2Bash). This model supports multiturn conversation, which means you can (1) implicitly refer to an formerly mentioned entity using pronoun or omitting it, (2) optimize or complete the target code step by step.

Bash Copilot is a fine-tuned version of Yi-1.5-6B with 21k multiturn conversations of both Chinese and English that converts natural language to bash code. The source corpus is collected from github repos of more than 500 stars. The dataset will be released with next release of BashCopilot-6B (non-preview version).

Here are some examples:

Example 1:

  • user: compare id field of a.json and b.json
  • assistant: diff <(jq -r '.id' a.json) <(jq -r '.id' b.json)
  • user: print the bigger one
  • assistant: echo $(( $(jq -r '.id' a.json) > $(jq -r '.id' b.json)? $(jq -r '.id' a.json) : $(jq -r '.id' b.json) ))

Example 2:

  • user: count the file under /path/to/target
  • assistant: find /path/to/target -type f | wc -l
  • user: write this to count.sh
  • assistant: echo "find /path/to/target -type f | wc -l" > count.sh
  • user: repeatedly run it until it returns 10, then break the loop
  • assistant: while [ $($count.sh) -ne 10 ]; do sleep 1; done
  • user: instead of sleep, send "not ready" to 1.2.3.4:8888 via TCP
  • assistant: while [ $($count.sh) -ne 10 ]; do echo not ready > /dev/tcp/1.2.3.4/8888; sleep 1; done

Example 3:

  • user: 文件夹/path/to/target下的文件个数
  • assistant: ls /path/to/target | wc -l
  • user: 写入count.sh
  • assistant:
echo '#!/bin/bash
count=`ls | wc -l`
echo $count' > count.sh
  • user: 循环运行它,直到结为10退出循环
  • assistant:
while [ 1 ]
do
	./count.sh
	if [ $? -eq 10 ];
	then
		break;
	fi
done

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
d1c2775

0 моделей