最后更新 02-12-2024
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StarCoder
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。
多语言支持： 能够理解和处理 80 多种编程语言。
高级代码完成： 在基准测试中提供高性能，超过 PaLM 和 LaMDA 等其他大型模型。
广泛的上下文长度： 可以处理超过 8,000 个令牌，允许复杂的输入和多样化的应用程序。
技术助理功能： 通过基于提示的交互，该模型可以充当技术助理来响应编程相关的查询。
安全且开放的可访问性： 引入了 PII 修订等安全措施和改进的 OpenRAIL 许可证，以便于集成。
1) StarCoder 模型的基础是什么？
StarCoder 基于约 15B 个参数模型，该模型根据 GitHub 的数据针对 1 万亿个代币进行了训练。
2) StarCoder 的代码性能是否优于其他大型语言模型？
是的，它在基准测试中优于 PaLM 等开放模型和 OpenAI 的 code-cushman-001 等封闭模型。
3) StarCoder 的 OpenRAIL 许可证对公司有什么好处？
StarCoder 发布时所依据的更新版 OpenRAIL 许可证简化了与公司产品的集成。
4) StarCoder 训练数据是否获得许可？是否有退出选项？
是的，该模型接受了许可代码的培训，并为代码贡献者提供了选择退出流程。
5) StarCoder 为安全开放模型发布采取了哪些步骤？
StarCoder 提供了改进的 PII 编辑管道和新颖的归因跟踪工具。