Мы рады представить наши модели генерации кода с точными инструкциями на основе CodeLLaMA: XwinCoder. Мы публикуем веса моделей и оценочный код. Репозиторий: https://github.com/Xwin-LM/Xwin-LM/tree/main/Xwin-Coder — 💥 Мы выпустили XwinCoder-7B, XwinCoder-13B, XwinCoder-34B. Наш XwinCoder-34B достиг 74,2 балла на HumanEval и достигает производительности, сравнимой с GPT-3.5-turbo в 6 тестах. — Мы поддерживаем оценку моделей с точной настройкой инструкций на HumanEval, MBPP, APPS, DS1000 и MT-Bench. Смотрите наш репозиторий на github. Чтобы полностью продемонстрировать возможности кодирования нашей модели в реальных сценариях использования, мы провели тщательную оценку нескольких существующих основных таблиц лидеров возможностей кодирования (а не только самого популярного в настоящее время HumanEval). Как показывают результаты радиолокационной диаграммы, наша модель 34B достигает производительности, сравнимой с GPT-3.5-turbo по возможностям кодирования. Стоит отметить, что для обеспечения точной визуализации наша радиолокационная диаграмма не масштабировалась (только переводится; оценка MT-Bench масштабируется в 10 раз, чтобы быть более сопоставимой с другими тестами). Multiple-E-avg6 относится к 6 языкам, используемым в документе CodeLLaMA. Результаты GPT-4 и GPT-3.5-турбо…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода
Задача: Генерация текста
Автор: Xwin-LM
Теги: llama, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 25 | Загрузок: 612
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
