TLDR; — Обновлено до V2: — Теперь он может решать проблемы Leetcode (все еще далеко от совершенства, проверьте пример). — С моделью довольно интересно играть, поскольку она кажется довольно компетентной: — Она намного лучше, чем более крупные обычные модели, но не идеальна. — Он показывает хорошее понимание кодирования: — Он может исправить себя или улучшить код, если об этом попросят. — Он хорошо разбирается в Python и библиотеках Python: — Например, вы можете попросить модель создать учебное пособие по какой-нибудь библиотеке Python. — Получение того, что вы хотите от модели, может быть удачным или неудачным: — Иногда вам придется долго бороться с тем, как вы пишете подсказку, чтобы получить то, что вы хотите. — Иногда вы не сможете заставить модель делать то, что вы хотите. Это подтверждение концепции, позволяющее увидеть, как далеко могут зайти LLM, если они настроены на генерацию и понимание кода. Базовая модель основана на OpenLlama-3b, ее можно найти здесь. Она была доработана с помощью LoRA с использованием аксолотля. В отличие от базовой модели, прототип создан на базе Альпаки. Далее приведены несколько примеров, показывающих, на что способна модель в настоящее время. (Я отредактировал кавычки, чтобы иметь возможность правильно отображать подсказки здесь, где модель выводит правильные результаты…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Генерация кода
Языки программирования:
Python
Задача: Генерация текста
Автор: Nan-Do
Теги: llama, Python, assistant, code, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 8 | Загрузок: 17
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
