Salesforce AI发布CodeGen 2.5，一个小型的代码生成模型。
– 与两倍大小的型号相当
– 在 1.5T 代币上进行训练
– 具有快速填充采样功能
消息
2023 年 7 月
CodeGen2.5发布的参数模型仅7B，性能优于16B。
2023年5月
CodeGen2.0发布，具有强大的填充采样能力。
March 2022 2022 年 3 月
CodeGen1.0 与当时的 OpenAI Codex 齐名发布。
用法
这些模型可在 HuggingFace Hub 上找到。
CodeGen1.0
import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Salesforce/codegen-2B-mono")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Salesforce/codegen-2B-mono")inputs = tokenizer("# this function prints hello world", return_tensors="pt")sample = model.generate(**inputs, max_length=128)print(tokenizer.decode(sample[0], truncate_before_pattern=[r"\n\n^#", "^'''", "\n\n\n"]))
CodeGen2.0
import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Salesforce/codegen2-7B")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Salesforce/codegen2-7B", trust_remote_code=True, revision="main")inputs = tokenizer("# this function prints hello world", return_tensors="pt")sample = model.generate(**inputs, max_length=128)print(tokenizer.decode(sample[0], truncate_before_pattern=[r"\n\n^#", "^'''", "\n\n\n"]))
CodeGen2.5
import torchfrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMtokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Salesforce/codegen25-7b-mono", trust_remote_code=True)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Salesforce/codegen25-7b-mono")inputs = tokenizer("# this function prints hello world", return_tensors="pt")sample = model.generate(**inputs, max_length=128)print(tokenizer.decode(sample[0]))
训练
用于数据预处理、训练和微调 CodeGen 模型的 Jaxformer 库可以在此处找到：
https://github.com/salesforce/jaxformer
项目链接
https://github.com/salesforce/CodeGen
https://huggingface.co/models?search=salesforce+codegen
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun267424.html
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