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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'Salesforce/codegen2-7B',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are SQL code assistant.',
},
{
role: 'user',
content: 'Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(\`Assistant: \${message}\`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
def main():
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="Salesforce/codegen2-7B",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are SQL code assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Could you please provide me with an example of a database structure that I could use for a project in MySQL?",
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
if __name__ == "__main__":
main()
.png)
Produktdetails
✨CodeGen2 (7B) – Wichtigste Spezifikationen
- Modellbezeichnung: CodeGen2 (7B)
- Entwickler/Schöpfer: Salesforce AI-Forschung
- Veröffentlichungsdatum: 2023
- Version: 2.0
- Modelltyp: Autoregressives Sprachmodell
💡Überblick über CodeGen2 (7B)
CodeGen2 (7B) stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Programmsynthese dar. Dieses autoregressive Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern wurde sorgfältig entwickelt von Salesforce AI-Forschung, wurde entwickelt, um aus natürlichsprachlichen Beschreibungen ausführbaren Code zu generieren und unvollständige Code-Snippets präzise zu vervollständigen, wodurch der Entwicklungsablauf für eine Vielzahl von Benutzern optimiert wird.
🚀Hauptmerkmale und Funktionen
- • Erweiterte Code-Infilling-Funktion: CodeGen2 (7B) zeichnet sich durch die intelligente Ergänzung fehlender Teile Ihres unfertigen Codes aus und macht Ihren Entwicklungsprozess dadurch effizienter und intuitiver.
- • Umfangreicher Trainingsdatensatz: Das Modell wurde anhand eines bemerkenswert vielfältigen Datensatzes trainiert, der 12 verschiedene Programmiersprachen und zahlreiche gängige Frameworks umfasst und somit eine breite Anpassungsfähigkeit in verschiedenen Codierungsumgebungen gewährleistet.
- • Dynamische Interaktion mit mehrstufigem Code: Benutzer können mit CodeGen2 (7B) einen kontinuierlichen Dialog zur Codegenerierung und -vervollständigung führen, was eine iterative Verfeinerung ermöglicht, bis das Ergebnis perfekt mit den spezifischen Anforderungen übereinstimmt.
🎯Vorgesehene Anwendungsfälle
CodeGen2 (7B) wird als unschätzbares Werkzeug positioniert für ProgrammsyntheseEs richtet sich an ein breites Publikum, von erfahrenen Entwicklern, die ihren Workflow optimieren möchten, bis hin zu angehenden Programmierern, die intelligente Unterstützung suchen. Zu seinen Funktionen gehören die Generierung von Code anhand von Eingaben in natürlicher Sprache, das Vervollständigen unvollständiger Codeabschnitte und die Unterstützung fortgeschrittener Aufgaben wie Code-Refactoring und -Optimierung.
🌐Unterstützte Programmiersprachen
CodeGen2 (7B) Es bietet umfassende Unterstützung für eine Vielzahl von Programmiersprachen und zugehörigen Frameworks. Dies umfasst unter anderem:
C, C++, C-Sharp, Dart, Go, Java, Javascript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, Shell, SQL, Swift, Typescript und Vue.
🧠Technische Architektur & Schulung
Architektur
Im Kern basiert CodeGen2 (7B) auf einer robusten Transformatorbasierte ArchitekturDas grundlegende Design ist weithin anerkannt und wird in Modellen wie GPT-3 verwendet. Es beinhaltet jedoch spezielle Modifikationen, die für komplexe Programmsyntheseaufgaben optimiert sind. Diese verfeinerte Architektur gewährleistet eine hohe Präzision bei der Erfassung von Langzeitabhängigkeiten innerhalb von Eingabesequenzen, was zu generiertem Code führt, der sowohl gut strukturiert als auch semantisch korrekt ist.
Trainingsdaten
Das umfassende Wissen des Modells beruht darauf, dass es mit einer streng permissiven Teilmenge trainiert wurde. die deduplizierte Version des Stack-Datensatzes (v1.1)Diese Auseinandersetzung mit einem breiten Spektrum an Programmierpraktiken und -techniken, von komplexen Algorithmen bis hin zu einfachen Skripten, bildet die Grundlage für das vielseitige Verständnis von Codierungsmustern.
Datenquelle und Größe
CodeGen2 (7B) wurde anhand eines umfangreichen Datensatzes von ca. 1,5 Milliarden TokenDiese Code-Daten wurden einer strengen Prüfung unterzogen, um eine hohe Qualität und direkte Relevanz für die jeweiligen Zielprogrammiersprachen zu gewährleisten.
Wissensgrenze
Wie alle trainierten Modelle hat auch CodeGen2 (7B) eine spezifische Wissensschwelle. Die Trainingsdaten wurden bis zu einem bestimmten Zeitpunkt gesammelt. Juni 2022Folglich ist sein Verständnis neuer Programmierparadigmen, Werkzeuge oder realer Ereignisse auf Informationen beschränkt, die vor diesem Datum verfügbar waren.
Diversität und Voreingenommenheit
Die Trainingsmethodik konzentrierte sich darauf, das Modell einer breiten Palette von Codierungspraktiken und -techniken auszusetzen, die sowohl Nischenbereiche der Programmierung als auch gängige Anwendungsfälle umfassten, und so seine allgemeine Vielseitigkeit und Robustheit zu verbessern.
📈Leistungsbenchmarks
CodeGen2 (7B) hat bei wichtigen Programmier-Benchmarks eine beeindruckende Leistung gezeigt:
- • Auf der renommierten HumanEval-BenchmarkDas Modell erzielte eine bemerkenswerte Punktzahl von 30,7und übertraf GPT-3 in dieser spezifischen Bewertung deutlich.
- • Für die MBPP (Mostly Basic Programming Problems) BenchmarkCodeGen2 (7B) erzielte eine beeindruckende 43.1und festigte damit seine Fähigkeiten zur Codegenerierung weiter.
🛠️Nutzungsinformationen
API-Nutzungsbeispiel
Beispiel-Platzhalter für einen API-Aufruf:
// Dieser Abschnitt demonstriert einen konzeptionellen API-Aufruf für CodeGen2 (7B). // Ersetzen Sie die Platzhalter durch den tatsächlichen Endpunkt und das Token, die von Salesforce bereitgestellt werden. import requests API_ENDPOINT = "https://api.salesforce.com/codegen2-7B/generate" # Hypothetischer Endpunkt AUTH_TOKEN = "YOUR_SALESFORCE_API_TOKEN" # Ihr tatsächliches API-Token headers = { "Authorization": f"Bearer {AUTH_TOKEN}", "Content-Type": "application/json" } def generate_code(prompt_text, max_tokens=100, temperature=0.7): payload = { "model": "Salesforce/codegen2-7B", "prompt": prompt_text, "max_tokens": max_tokens, "temperature": temperature } try: response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, json=payload) response.raise_for_status() # Bei HTTP-Fehlern eine Ausnahme auslösen return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API-Anfrage fehlgeschlagen: {e}") return None # Beispielhafte Verwendung: Generieren einer einfachen JavaScript-Funktion code_prompt = "Schreiben Sie eine JavaScript-Funktion, um einen String umzukehren." result = generate_code(code_prompt) if result and "generated_code" in result: print("Generierter Code:\n", result["generated_code"]) else: print("Fehler beim Generieren des Codes.") Lizenztyp
CodeGen2 (7B) wird im Rahmen einer GewerbelizenzOrganisationen und Entwickler, die dieses Modell für kommerzielle Anwendungen nutzen möchten, müssen Folgendes beachten: Wenden Sie sich direkt an Salesforce. um spezifische Lizenzinformationen zu erhalten und die vollständigen Nutzungsbedingungen zu verstehen.
❓Häufig gestellte Fragen (FAQ)
1. Was ist CodeGen2 (7B) und wer hat es entwickelt?
CodeGen2 (7B) ist ein autoregressives Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern, das auf die Programmsynthese spezialisiert ist und von Salesforce AI Research entwickelt wurde. Es konzentriert sich auf die Generierung und Vervollständigung von Code aus natürlichsprachlichen Beschreibungen.
2. Was sind die Hauptfunktionen von CodeGen2 (7B)?
Zu seinen Hauptfunktionen gehören Code-Infilling, mehrstufige Codegenerierung und -vervollständigung sowie die Unterstützung einer breiten Palette von Programmiersprachen und Frameworks für Aufgaben wie Code-Refactoring und -Optimierung.
3. Wie gut schneidet CodeGen2 (7B) in Benchmarks ab?
CodeGen2 (7B) zeigt eine starke Leistung und erreicht einen Wert von 30,7 beim HumanEval-Benchmark (und übertrifft damit GPT-3) und 43,1 beim MBPP-Benchmark, was seine robusten Fähigkeiten zur Codegenerierung unterstreicht.
4. Was ist der Stichtag für die Kenntnis der CodeGen2-Kenntnisse (7B)?
Der Wissensstand des Modells basiert auf seinen Trainingsdaten, die bis Juni 2022 gesammelt wurden. Es verfügt über keine Informationen, die über diesen Zeitpunkt hinausgehen.
5. Ist CodeGen2 (7B) für kommerzielle Anwendungen verfügbar?
Ja, CodeGen2 (7B) ist unter einer kommerziellen Lizenz erhältlich. Interessierte Parteien sollten sich direkt an Salesforce wenden, um detaillierte Lizenzinformationen und Nutzungsbedingungen zu erhalten.
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