当前位置: 网站首页 >AI教程资讯 >正文

StarCoder 2 – BigCode推出的第二代开源代码大模型

来源:爱论文 时间:2025-05-09 13:46:05

StarCoder 2是什么

StarCoder 2是由BigCode项目(Hugging Face和ServiceNow支持)联合Nvidia的团队开发的新一代大型代码语言模型,使用来自 The Stack v2 数据集的 3.3 至 4.3 万亿个代码 token 进行训练,包含 600 多种编程语言,旨在为代码补全、编辑和推理任务提供强大的支持。该系列模型在前一代StarCoder模型的基础上进一步扩展和改进而来,提供了不同规模的模型,包括3B(30亿参数)、7B(70亿参数)和15B(150亿参数)参数的版本。

StarCoder 2的官网入口

Hugging Face模型集合:https://huggingface.co/collections/bigcode/starcoder2-65de6da6e87db3383572be1aThe Stack v2数据集:https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack-v2GitHub地址:https://github.com/bigcode-project/starcoder2研究论文:https://drive.google.com/file/d/17iGn3c-sYNiLyRSY-A85QOzgzGnGiVI3/view?pli=1

StarCoder 2的主要特点

大规模训练数据集:StarCoder2的训练数据集(The Stack v2)基于Software Heritage(提供代码存档服务的非营利组织)的源代码存档,这是一个包含超过600种编程语言的庞大代码库。此外,还整合了其他高质量的数据源,如GitHub Pull Requests、Kaggle和Jupter Notebook代码文档,使得训练集比第一代StarCoder大4倍。多样化的模型规模:StarCoder2提供了不同规模的模型,包括3B(30亿参数)、7B(70亿参数)和15B(150亿参数)参数的版本,以适应不同的应用需求和资源限制。高性能表现:在多个代码LLM基准测试中,StarCoder 2的模型在代码补全、编辑和推理任务上表现出色,尤其是在类似规模的其他模型(如DeepSeekCoder、StableCode、CodeLlama等)中,StarCoder2-3B和StarCoder2-15B都显示出了领先的性能。开放和透明:StarCoder 2的模型权重在OpenRAIL许可下发布,确保了训练数据的完全透明度。允许研究人员和开发者独立审计模型,并在遵守许可协议的前提下自由使用。负责任的开发实践:StarCoder 2的开发遵循负责任的AI原则,包括对个人隐私的保护、安全性考虑,以及对潜在的社会偏见和代表性偏见的警觉。

StarCoder 2的功能特性

代码补全:StarCoder 2能够为开发者提供代码补全建议,帮助他们更快地编写和优化代码。这包括自动完成代码片段、函数和类的定义等。代码编辑和重构:模型可以协助开发者进行代码编辑,包括修复错误、改进代码结构和风格,以及执行代码重构任务。代码推理:StarCoder 2具备理解代码逻辑和执行代码推理的能力,可以处理更复杂的编程任务,如理解代码的预期行为并生成相应的代码。跨语言支持:由于训练数据集包含了多种编程语言,StarCoder 2能够支持多种语言的代码生成和理解,这使得它在多语言项目中特别有用。交互式编程辅助:StarCoder 2可以作为交互式编程助手,通过自然语言与开发者交流,理解他们的意图并提供相应的代码解决方案。文档和注释生成:模型还能够根据代码内容自动生成文档和注释,帮助开发者更好地理解和维护代码。安全性和隐私保护:StarCoder 2在设计时考虑了安全性和隐私保护,能够避免在生成的代码中包含敏感信息,并减少潜在的安全漏洞。开放和可审计性:StarCoder 2的模型权重和训练数据是开放的,允许研究人员和开发者进行审计,确保模型的透明度和可信赖性。
上一篇:MeloTTS – MyShell AI推出的多语言文本到语音转换工具
相关资讯 更多+
  • StarCoder 2 – BigCode推出的第二代开源代码大模型
    StarCoder 2 – BigCode推出的第二代开源代码大模型

    StarCoder 2是由BigCode项目团队开发的新一代大型代码语言模型,旨在为代码生成、编辑和推理任务提供强大的支持。该系列模型在前一代StarCoder模型的基础上进一步扩展和改进而来,提供了不同规模的模型,包括3B(30亿参数)、7B(70亿参数)和15B(150亿参数)参数的版本。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • MeloTTS – MyShell AI推出的多语言文本到语音转换工具
    MeloTTS – MyShell AI推出的多语言文本到语音转换工具

    MeloTTS 是一个由 MyShell AI 开发的开源的高质量多语言文本转语音(TTS)库,能够将文本转换成自然流畅的语音输出,支持多种语言。MeloTTS 的语音合成速度非常快,即使在没有 GPU 加速的普通 CPU 上也能实现实时语音合成,生成如真人般高质量、自然流畅的语音输出。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • Snap Video – Snapchat公司推出的AI视频生成模型
    Snap Video – Snapchat公司推出的AI视频生成模型

    Snap Video是由Snap公司的研究团队开发的一个AI视频生成模型,目标是通过文本描述来合成视频,即用户可以输入一段描述性的文本,模型能够根据这段文本生成相应的视频内容。由于视频内容具有高度的冗余性和复杂性,Snap Video旨在解决从文本描述生成高质量、时间上连贯、高运动保真度的视频的挑战。

    AI教程资讯 2023-04-14

  • LayerDiffusion – AI生成具有透明度的图像的框架
    LayerDiffusion – AI生成具有透明度的图像的框架

    LayerDiffusion是由来自斯坦福大学的研究人员提出的一种利用大规模预训练的潜在扩散模型生成透明图像的技术,可以帮助用户生成单个透明图像或多个透明图层。该方法的核心在于引入了“潜在透明度”的概念,将图像的alpha通道的透明度信息编码到潜在空间中,从而使得原本用于生成非透明图像的模型能够生成具有透明度的图像。

    AI教程资讯 2023-04-14

最新录入 更多+
确定