StarCoder 对比 GPT-4

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。

GPT-4是Openai在扩大深度学习方面努力的最新里程碑。

GPT-4是一个大型的多模式模型（接受图像和文本输入，发射文本输出），尽管在许多现实世界中，虽然比人类的能力较低，但在各种专业和学术基准中都表现出人级的性能。例如，它通过模拟的律师考试，其得分围绕着考试者的前10％。相比之下，GPT-3.5的得分约为底部的10％。我们花了6个月的时间使用对抗性测试计划和CHATGPT的课程将GPT-4的迭代对准4，从而在事实，可管道性和拒绝外出护栏方面取得了我们最好的结果（尽管远非完美）。

GPT-4比以往任何时候都更具创造力和协作性。它可以在创意和技术写作任务上生成，编辑和迭代，例如创作歌曲，写剧本或学习用户的写作方式。