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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: 'bigcode/starcoder',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="bigcode/starcoder",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Produktdetails
Der StarCoder (16B) Modell, entwickelt von der BigCode-Projektist ein leistungsstarkes, speziell für Code entwickeltes Sprachmodell. Das 2022 veröffentlichte Modell mit 15,5 Milliarden Parametern (Version 1.0) ist eine hochmoderne, textbasierte KI, die die Produktivität von Entwicklern bei einer Vielzahl von Programmieraufgaben deutlich steigern soll.
⭐ Hauptfunktionen: StarCoder zeichnet sich aus durch Codegenerierung, Vervollständigung und Auffüllungdamit ist es ein unschätzbarer Helfer für moderne Softwareentwicklungs-Workflows.
🌟 Kernmerkmale und Innovationen
- 🧠 Architektur für Mehrfachabfragen mit Aufmerksamkeitssteuerung: Dieses innovative Design ermöglicht es dem Modell, mehrere Anfragen gleichzeitig zu verarbeiten und zu verstehen. Dies führt zu einem besseren Verständnis des Codierungskontexts und verbessert die Relevanz und Kohärenz des generierten Codes erheblich.
- 📖 Umfangreiches 8192-Token-Kontextfenster: Die Fähigkeit von StarCoder, eine große Menge an vorherigem Code und Anweisungen (bis zu 8192 Token) zu berücksichtigen, gewährleistet, dass die Ausgaben hochgradig kontextbezogen sind, wodurch Fehler reduziert und der praktische Nutzen erhöht werden.
- 🧩 Trainingsziel „Lückentext“ (FIM): StarCoder wurde mit dem einzigartigen Ziel ausgebildet, fehlende Codeabschnitte zu ergänzen, und entwickelt dadurch ein tieferes, intuitiveres Verständnis von Codestruktur und -logik, das weit über die einfache sequentielle Generierung hinausgeht.
- 🌐 Umfassende Unterstützung für Programmiersprachen: Mit Schulungen in allen Bereichen über 80 ProgrammiersprachenStarCoder ist ein vielseitiges Werkzeug für Entwickler, die mit unterschiedlichsten Technologie-Stacks arbeiten.
🎯 Vorgesehene Anwendungsfälle für Entwickler
StarCoder (16B) wurde speziell entwickelt, um Entwickler durch Automatisierung und Unterstützung in verschiedenen Codierungsszenarien zu unterstützen:
- ✅ Generierung von Code-Snippets: Schnell Code aus natürlichsprachlichen Beschreibungen generieren.
- ✅ Codevervollständigung: Intelligente Vorschläge zur Fertigstellung von teilweise geschriebenem Code.
- ✅ Code-Einfügung: Fehlende Segmente in bestehenden Codebasen ergänzen.
- ✅ Refactoring & Optimierung: Hilfe bei der Verbesserung des bestehenden Codes hinsichtlich Klarheit, Effizienz und Wartbarkeit.
💻 StarCoder unterstützt gängige Programmiersprachen wie Python, Java, JavaScript, C++ und Go, neben vielen anderen. Obwohl die primären Trainingsdaten auf Englisch vorliegen, verarbeitet es mehrsprachige Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache effektiv.
⚙️ Technischer Tiefgang
🏗️ Architektur-Einblicke
Auf den soliden Grundlagen der GPT-2-ArchitekturStarCoder beinhaltet entscheidende Verbesserungen. Der Kern ist seine Multi-Query-Attention-Mechanismus, wodurch die Fähigkeit zur gleichzeitigen Verarbeitung verschiedener Anfragen deutlich verbessert wird und ein differenzierteres Verständnis des Codes ermöglicht wird. Als transformatorbasiertes ModellEs nutzt sequentielle Transformerblöcke für eine effiziente Eingabeverarbeitung und Ausgabegenerierung.
📊 Trainingsdaten und Skalierung
StarCoder wurde trainiert auf Der Stack (v1.2)-Datensatz, eine riesige Sammlung von Quellcode, der direkt von GitHub stammt. Dieser Datensatz umfasst Code von über 80 Programmiersprachen und deckt ein breites Spektrum an Bereichen ab, von Webentwicklung bis hin zu maschinellem Lernen. Der Umfang der Ausbildung ist bemerkenswert und umfasst eine erstaunliche Anzahl von Teilnehmern. 1 Billion TokenDie
🚀 Leistung & Benchmarks
Das Modell hat in mehreren wichtigen Benchmarks eine herausragende Leistung gezeigt:
- Menschliche Bewertung: Übertrifft CodeCushman in 12 Sprachen und stellt seine Fähigkeiten zur Generierung hochwertigen Codes unter Beweis.
- DS-1000: Erzielt herausragende Ergebnisse für Data-Science-Workflows und unterstreicht damit seine Kompetenz bei komplexen, domänenspezifischen Aufgaben.
- 💡 Praktische Codegenerierung: Es zeichnet sich durch seine Leistungsfähigkeit in realen Szenarien aus, die die Integration externer Bibliotheken und APIs erfordern, und bestätigt damit seine Anwendbarkeit über theoretische Benchmarks hinaus.
⚖️ Ethische Überlegungen & Lizenzierung
Das BigCode-Projekt hat Prioritäten gesetzt Datengovernance und TransparenzZu diesem Zweck wurde ein Opt-out-Prozess wurde für Quellcodeentwickler bereitgestellt, die es vorzogen, dass ihre Beiträge nicht in den Trainingsdatensatz aufgenommen werden.
StarCoder (16B) wird unter folgender Lizenz vertrieben: BigCode OpenRAIL-M v1 Lizenzvereinbarung, was sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung des Modells erlaubt.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Wofür ist StarCoder (16B) in erster Linie konzipiert?
A1: StarCoder (16B) ist in erster Linie als KI-Codierungsassistent für Aufgaben wie Codegenerierung, -vervollständigung und -einfügung in verschiedenen Programmiersprachen konzipiert.
Frage 2: Wie viele Programmiersprachen unterstützt StarCoder?
A2: Das Modell unterstützt über 80 Programmiersprachen, darunter beliebte wie Python, Java, JavaScript, C++ und Go.
Frage 3: Was sind die wichtigsten architektonischen Innovationen in StarCoder?
A3: Zu den wichtigsten Innovationen gehören die Multi-Query Attention-Architektur für ein besseres Kontextverständnis und das Training mit einem Fill-in-the-Middle-Ziel für ein tieferes Codeverständnis.
Frage 4: Welcher Datensatz wurde zum Trainieren von StarCoder verwendet?
A4: StarCoder wurde mit dem The Stack (v1.2)-Datensatz trainiert, einer riesigen Sammlung von Quellcode von GitHub, die 1 Billion Token aus über 80 Programmiersprachen umfasst.
Frage 5: Kann StarCoder (16B) für kommerzielle Projekte verwendet werden?
A5: Ja, StarCoder (16B) ist unter der BigCode OpenRAIL-M v1-Vereinbarung lizenziert, die sowohl die kommerzielle als auch die nichtkommerzielle Nutzung erlaubt.
KI-Spielplatz
