UIUC清华联手发布全新代码大模型Magicoder 不到7B参数
要点:
UIUC清华合作推出Magicoder,仅7B参数在代码生成领域媲美顶级代码模型,并全面开源代码、权重和数据。
Magicoder采用OSS-INSTRUCT方法,通过从开源代码中获取灵感,生成多样、真实和可控的编码指令数据,强调真实性对于指令调整的重要性。
Magicoder在Python、其他编程语言以及数据科学库领域的性能评估中表现出色,特别是在DS-1000dataset上,改善了8.3个百分点,展现了在实际用例中的潜力。
在代码生成领域,UIUC和清华合作发布了Magicoder,这一全新的大型语言模型仅使用了7B参数,却能与顶级模型媲美,并以全面开源的方式分享了其代码、权重和数据。Magicoder的关键在于采用了OSS-INSTRUCT方法,该方法通过从开源代码中获取灵感,生成多样、真实和可控的编码指令数据,强调了真实性对于指令调整的重要性。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.02120.pdf
过去,代码生成一直是学术界的难题,但最近通过在代码上训练大型语言模型取得了显著突破。在这一背景下,Magicoder的发布意味着更加高效和强大的代码生成模型的到来。其性能评估表明,在Python、其他编程语言以及数据科学库领域,Magicoder都表现出色,特别是在DS-1000dataset上改善了8.3个百分点,展现了在实际用例中的潜力。
关键的OSS-INSTRUCT方法使Magicoder能够从开源代码中获得灵感,生成具有多样性和真实性的编码指令数据。与此同时,Magicoder的性能评估结果显示,它在不同编程语言和实际应用场景中都取得了显著的改进,超越了其他开源模型。这证明了采用OSS-INSTRUCT方法的优越性,以及Magicoder在提高代码生成模型能力方面的潜力。
虽然Magicoder仍然有改进的空间,但其发布标志着在代码生成领域迈出了重要的一步。通过开源所有数据和代码细节,Magicoder的推出或许只是众多先进代码模型中的一个,展望未来,我们可以期待更多的创新和进步。
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