最后更新 02-12-2024
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SantaCoder
SantaCoder 是一个具有里程碑意义的项目，在题为“SantaCoder：不要摘星！”的技术报告中提出。已发布在 arXiv 平台上，标识符为 [2301.03988]。 BigCode 项目由 41 位作者牵头，旨在指导专门为编码应用程序定制的大型语言模型的负责任开发。
该报告分享了对 2022 年 12 月之前所取得进展的见解，特别强调了个人身份信息 (PII) 编辑管道、完善模型架构的广泛实验以及对训练数据的高级预处理方法的探索。该项目的一个显着特点是跨 Java、JavaScript 和 Python 代码库训练 1.1B 参数模型，以及它们在 MultiPL-E 文本到代码基准测试中令人印象深刻的性能。得出了违反直觉的发现，例如发现在 GitHub 星数较少的存储库上训练的模型比星数较多的存储库产生更好的结果。 BigCode 项目中性能最好的模型甚至超越了 InCoder-6.7B 和 CodeGen-Multi-2.7B 等其他模型，尽管其尺寸较小。为了支持开放科学进步，所有模型均在 OpenRAIL 许可证下通过指定 URL 提供。
**性能优化：**发现对近似重复项的积极过滤可以提高模型性能。
令人惊讶的见解： 观察到基于 GitHub 星级的选择可能会对模型有效性产生负面影响。
基准成绩： 该模型在 MultiPL-E 基准测试中表现出色，优于较大的同类模型。
包容性协作： 41 位作者共同努力，突破人工智能编码的界限。
开放科学： 根据 OpenRAIL 许可证发布的所有模型都促进透明度和可访问性。
BigCode 项目是什么？
BigCode 项目是一个专注于以负责任的方式开发专门用于编码目的的大型语言模型的合作项目。
SantaCoder 技术报告详细介绍了哪些模型？
该项目在 Java、JavaScript 和 Python 代码子集上训练具有 11 亿个参数的模型，并在 MultiPL-E 文本到代码基准测试上进行测试。
SantaCoder 实验的主要发现是什么？
该报告确定，更积极地过滤近似重复项并避免使用具有较高 GitHub 星级的存储库可以提高性能。
BigCode 项目的最佳模型是否优于其他开源代码生成模型？
是的，BigCode 项目的最佳模型在 MultiPL-E 基准上超越了 InCoder-6.7B 和 CodeGen-Multi-2.7B 模型。
在哪里可以访问 BigCode 项目的开源模型？
这些模型是根据 OpenRAIL 许可证发布的，可以在提供的超链接中找到该许可证。