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​StarCoder 2:用于代码生成与分析的开源模型,提高开发效率

2024-02-29 11:28 · 稿源:站长之家

划重点:

🌐 具备3B、7B和15B参数版本,支持600多种编程语言

🏆15B模型在HumanEval上达到46%的表现

🛠️ 主要用途包括代码自动补全、修复、翻译、生成、学习与教育以及代码优化

站长之家(ChinaZ.com) 2月29日 消息:StarCoder2是一款专为代码生成和分析而设计开源模型,拥有3B、7B和15B参数版本,具备16384令牌上下文窗口,在3-4万亿Tokens上进行训练。其支持的600多种编程语言使其成为多领域开发者的得力助手。

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StarCoder2的三种模型规模分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 进行训练,其中15B 规模的模型在多项评估中与33B + 规模的模型相匹敌。

15B模型在HumanEval上表现出色,达到46%的准确率,展现了其在自然语言处理领域的强大能力。为了提升模型性能,StarCoder2引入了分组查询注意力和滑动窗口注意力,并在1024x H100NVIDIA GPU上进行了训练。

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StarCoder2的主要应用领域包括代码自动补全、代码修复、代码翻译、代码生成、学习与教育以及代码优化。对于代码自动补全,模型可以根据已有代码片段生成或推荐代码补全选项,显著提高了开发效率。同时,它还能识别代码中的错误或潜在问题,并提供修复建议,有助于提高代码质量。

StarCoder2支持600多种编程语言,使其成为一个强大的代码翻译工具,能够将一种编程语言的代码翻译成另一种语言的代码。基于自然语言描述,该模型还可以生成相应的代码实现,为开发者提供了快速实现功能的途径。

作为编程学习工具,StarCoder2帮助初学者理解编程概念和代码结构,从而提升他们的编程技能。此外,通过分析代码的执行效率和资源消耗,模型提供代码优化建议,有助于提高程序运行效率。

StarCoder2的推出为开发者提供了一个全方位的代码支持工具,不仅能够提高开发效率,还在代码质量、学习与教育以及代码优化等方面发挥着积极作用。

项目入口:https://top.aibase.com/tool/starcoder2

博客:https://huggingface.co/blog/starcoder2

数据集:https://huggingface.co/collections/bigcode/starcoder2-65de6da6e87db3383572be1a

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