
该系列模型包括一个由 ServiceNow 训练的 30 亿参数模型、一个由 Hugging Face 训练的 70 亿参数模型和一个由英伟达训练的 150 亿参数模型。
这是通过使用名为 Stack v2 的新代码数据集实现的,该数据集比 Stack v1 大七倍;新的训练技术也意味着该模型可以更好地理解 COBOL 等低资源编程语言、数学和程序源代码讨论。
StarCoder2 经过 619 门编程语言培训,可以执行源代码生成、工作流生成、文本摘要等专业任务。英伟达表示,开发人员可以利用它进行代码补全、高级代码总结、代码片段检索等,从而提高工作效率。
英伟达表示相比较初版 StarCoder LLMs,新的 30 亿参数模型进一步精简和筛选了优质参数,其性能相当于 150 亿参数模型的初版 StarCoder。
StarCoder2 采用 BigCode Open RAIL-M 许可证,允许免版税访问和使用。IT之家注:感兴趣的用户可从 BigCode 项目的 GitHub 页面获取源代码,可从 Hugging Face 下载模型。
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