StarCoder 对比 ggml.ai

StarCoder 是 Hugging Face 提出的创新型大型代码语言模型 (Code LLM)，旨在彻底改变我们使用编程语言的方式。 StarCoder 经过从 GitHub 收集的广泛许可数据的培训，可以理解并处理 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter Notebook。 StarsCoder 凭借其约 15B 参数模型，使用 35B Python 令牌进行微调，提供无与伦比的代码完成、修改和解释功能。该模型在与其他开源和专有 Code LLM（例如 OpenAI 的 CodeX）的基准测试中表现出了卓越的性能。 StarCoder 的高级功能包括广泛的上下文长度、充当复杂技术助手的能力，以及通过 PII 编辑和新颖的归因跟踪等措施保证安全使用的承诺。此外，StarCoder 可以根据 OpenRAIL 许可证进行访问，鼓励广泛的集成和调整，以适应各种公司产品和社区项目。

ggml.ai 处于人工智能技术的前沿，通过其创新的张量库将强大的机器学习功能直接带到边缘。 ggml.ai 专为通用硬件平台上的大型模型支持和高性能而构建，使开发人员能够实现先进的人工智能算法，而无需专门的设备。该平台采用高效的 C 编程语言编写，提供 16 位浮点和整数量化支持，以及自动微分和各种内置优化算法（如 ADAM 和 L-BFGS）。它拥有针对 Apple Silicon 的优化性能，并在 x86 架构上利用 AVX/AVX2 内在函数。基于 Web 的应用程序还可以通过 WebAssembly 和 WASM SIMD 支持来利用其功能。凭借零运行时内存分配和不存在第三方依赖项，ggml.ai 为设备上推理提供了一种最小且高效的解决方案。

诸如whisper.cpp和llama.cpp之类的项目展示了ggml.ai的高性能推理能力，其中whisper.cpp提供语音到文本的解决方案，llama.cpp专注于Meta的LLaMA大语言模型的高效推理。此外，该公司欢迎对其代码库做出贡献，并通过 MIT 许可证支持开放核心开发模型。随着 ggml.ai 的不断扩张，它正在寻找对设备上推理有共同愿景的有才华的全职开发人员加入他们的团队。

ggml.ai 旨在突破边缘人工智能的极限，证明了人工智能社区的游戏和创新精神。