Этот репозиторий содержит модель для заполнения кода на лету с учетом синтаксиса Пример кода для запуска модели можно найти в каталоге: «assets/notebooks/inference.ipynb» на нашем GitHub: https://github.com/awsm-research/pycoder. PyCoder — это модель автоматического завершения кода, которая использует технику многозадачного обучения (MTT) для совместного изучения задачи прогнозирования кода и задачи прогнозирования типа. Для задачи предсказания типа мы предлагаем использовать стандартную информацию о типе маркера Python (например, String, Number, Name, Keyword), которая легко доступна и легка, вместо использования информации AST, которая требует, чтобы исходный код был анализируемым для извлечения, ограничивая его способность выполнять завершение кода на лету (см. Раздел 2.3 в нашей статье). @article{takerngsaksiri2022syntax, title={Синтаксическое завершение кода на лету}, author={Takerngsaksiri, Wannita and Tantithamthavorn, Chakkrit and Li, Yuan-Fang}, journal={arXiv preprint arXiv:2211.04673}, year={2022} }
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода
Задача: Генерация текста
Автор: Wannita
Теги: gpt2, code, code completion, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 3 | Загрузок: 23
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
