# SkyCode
SkyCode是由奇点智源发布的多语言开源编程大模型,采用GPT3模型结构,使用海量的代码进行训练。支持Java, JavaScript, C, C++, Python, Go, shell等多种主流编程语言,并能理解中文注释。模型可以对代码进行补全,进行解题等操作,使您从编程中解放出来,专心于解决更大的问题。
![image](https://user-images.githubusercontent.com/120169448/208900581-66f06b02-659b-4666-925e-8bd0138fd34b.png)
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#### Hugging Face 模型主页:https://huggingface.co/SkyWork/SkyCode
# 项目亮点
1. 技术优势一 :涵盖多种编程语言
不同的编程语言着重于解决不同平台、环境下的问题,不同的编程语言都有自己存在的理由。奇点智源SkyCode能够生成的代码,不仅包括使用广泛的JavaScript、python、Java、C等,还涵盖了php、go、swift等共计十余种编程语言,使不同语言的使用者都能来体验SkyCode强大的代码生成能力。
2. 技术优势二:针对中文注释进行优化
曾经在预训练大模型领域,一直是被英文社区主导着,依托于GPT3的代码生成模型有着同样的问题。奇点智源凭借深耕中文模型的经验,针对中文的特点,优化创新使用了独特的中文编码方式,更加符合中文的语言习惯,使得模型对中文注释的理解能力更为优秀。
3. 技术优势三:极其出色的解题能力
在体现代码生成模型解题能力的HumanEval数据集上,奇点智源SkyCode的解题能力也远高出其他开源模型。
| model | pass@1 | pass@10 | pass@100 |
|:-------------- | ------:|:-------:| -------- |
| GPT-Neo 1.3B | 4.79% | 7.47% | 16.30% |
| GPT-Neo 2.7B | 6.41% | 11.27% | 21.37% |
| GPT-J 6B | 11.62% | 15.74% | 27.74% |
| SKY_code(2.6B) | 12.84% | 21.07% | 35.97% |
可以看到,参数量2.6B的SkyCode在解题能力上不仅高出参数较少的GPT-Neo 1.3B许多,也远高于参数量相当的GPT-Neo 2.7B模型。即使对比参数量更高的GPT-J 6B模型,SkyCode的解题能力也更强。在更能体现解题能力上限的pass@100指标上,SkyCode超出GPT-J的净值为8.23%。
# 奇点新闻
- [2022.12.15] [昆仑天工AIGC发布会](https://live.vhall.com/v3/lives/subscribe/697547540)
——————————————————————————————————————————————————————————
## 依赖
```
推荐
transformers>=4.18.0
```
## 模型使用
```python
# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import GPT2LMHeadModel
from transformers import AutoTokenizer
from transformers import TextGenerationPipeline
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyCode")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyCode", trust_remote_code=True)
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)
input_str = "if __name__"
max_new_tokens = 40
print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))
```
## huggingface模型主页
https://huggingface.co/SkyWork/SkyCode
# 版权许可
[MIT License](LICENSE)
# 加入开发者群
#### 微信扫码,加入SkyCode开发者群:
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多语言开源编程大模型
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更新于2024-01-03
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标题中的“多语言开源编程大模型”暗示了我们即将探讨的是一个支持多种编程语言的大型开源项目,很可能是用于人工智能或者机器学习领域的模型。而“python编程”作为唯一的标签,表明我们将重点聚焦于Python语言在该项目中的应用。由于没有提供具体的压缩包文件内容,我们只能基于这些基本信息来构建相关的知识点。
Python编程是现代软件开发中极为流行的一种语言,以其简洁、易读的语法和强大的库支持而受到广大开发者喜爱。在多语言开源编程大模型中,Python通常扮演着核心角色,因为它是数据处理、科学计算和机器学习领域的主要工具。以下是一些关于Python编程的关键知识点:
1. **基础语法**:Python的基础包括变量、数据类型(如整型、浮点型、字符串、列表、元组、字典等)、控制结构(如if-else、for、while循环)以及函数定义和调用。
2. **标准库**:Python的标准库非常丰富,包含了各种实用模块,如os、sys、math、datetime等,用于操作系统交互、系统信息获取、数学运算和日期时间操作。
3. **第三方库**:Python生态中的第三方库如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等对于科学计算、数据分析和可视化至关重要。在多语言模型中,这些库可能用于预处理、分析和可视化数据。
4. **面向对象编程**:Python支持面向对象编程,通过类和对象来组织代码,实现代码重用和模块化设计。
5. **异常处理**:Python的try-except结构用于捕获和处理程序运行时可能出现的错误,确保程序的健壮性。
6. **文件操作**:Python提供了简单易用的文件I/O接口,能够方便地进行文件读写和目录管理。
7. **网络编程**:Python的socket库可以用来创建网络应用程序,进行客户端和服务器通信。
8. **并发与多线程**:Python的threading和multiprocessing模块可以实现多线程和多进程,提高程序执行效率。
9. **Web开发**:Python有Django和Flask等强大的Web框架,可用于快速开发Web应用程序。
10. **数据科学与AI**:在多语言编程模型中,Python的TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架用于构建和训练复杂的神经网络模型。
11. **版本控制**:Python项目通常使用Git进行版本控制,确保代码的版本管理和协同开发。
12. **测试与调试**:Python的unittest和pytest等库支持编写和执行单元测试,保障代码质量。
以上内容只是Python编程中的一部分知识点,实际的多语言开源编程大模型可能涵盖了更广泛的领域,包括分布式系统、并行计算、自然语言处理、计算机视觉等。开发者需要结合实际项目需求,深入学习和应用这些知识,以创建高效、稳定的解决方案。
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