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Acceso
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)
Detalle del producto
✨CodeGen2 (7B) - Especificaciones clave
- Nombre del modelo: Código Gen2 (7B)
- Desarrollador/creador: Investigación de inteligencia artificial de Salesforce
- Fecha de lanzamiento: 2023
- Versión: 2.0
- Tipo de modelo: Modelo de lenguaje autorregresivo
💡Descripción general de CodeGen2 (7B)
Código Gen2 (7B) Representa un avance significativo en el ámbito de la síntesis de programas. Este modelo de lenguaje autorregresivo de 7 mil millones de parámetros, desarrollado meticulosamente por Investigación de inteligencia artificial de Salesforce, está diseñado para generar código ejecutable a partir de descripciones en lenguaje natural y completar con precisión fragmentos de código parcialmente formados, agilizando el flujo de trabajo de desarrollo para una amplia gama de usuarios.
🚀Características y capacidades clave
- • Relleno de código avanzado: CodeGen2 (7B) se destaca por completar de manera inteligente las partes faltantes de su código parcialmente completado, haciendo que su proceso de desarrollo sea más eficiente e intuitivo.
- • Amplio conjunto de datos de entrenamiento: El modelo se ha entrenado en un conjunto de datos notablemente diverso, que abarca 12 lenguajes de programación diferentes y numerosos marcos populares, lo que garantiza una amplia adaptabilidad en varios entornos de codificación.
- • Interacción dinámica de código multivuelta: Los usuarios pueden participar en un diálogo continuo con CodeGen2 (7B) para la generación y finalización del código, lo que permite un refinamiento iterativo hasta que el resultado se alinee perfectamente con los requisitos específicos.
🎯Casos de uso previstos
Código Gen2 (7B) se posiciona como una herramienta invaluable para síntesis de programasEstá dirigido a un público amplio, desde desarrolladores experimentados que buscan optimizar su flujo de trabajo hasta programadores en ciernes que buscan asistencia inteligente. Sus funcionalidades incluyen la generación de código a partir de indicaciones en lenguaje natural, la finalización de fragmentos de código incompletos y la compatibilidad con tareas avanzadas como la refactorización y la optimización de código.
🌐Lenguajes de programación compatibles
Código Gen2 (7B) Ofrece soporte completo para una amplia gama de lenguajes de programación y frameworks asociados. Esto incluye, entre otros:
C, C++, C-Sharp, Dart, Go, Java, Javascript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, Shell, SQL, Swift, Typescript y Vue.
🧠Arquitectura técnica y formación
Arquitectura
En esencia, CodeGen2 (7B) se basa en un sólido arquitectura basada en transformadoresUn diseño fundamental ampliamente reconocido y utilizado en modelos como GPT-3. Sin embargo, incorpora modificaciones especializadas optimizadas para tareas complejas de síntesis de programas. Esta arquitectura refinada garantiza una alta precisión en la captura de dependencias de largo alcance dentro de las secuencias de entrada, lo que resulta en un código generado bien estructurado y semánticamente preciso.
Datos de entrenamiento
El amplio conocimiento del modelo se deriva de su entrenamiento en un subconjunto estrictamente permisivo de la versión deduplicada del conjunto de datos Stack (v1.1)Esta exposición a un amplio espectro de prácticas y técnicas de programación, desde algoritmos complejos hasta scripts simples, respalda su comprensión versátil de los patrones de codificación.
Fuente y tamaño de los datos
CodeGen2 (7B) se entrenó utilizando un conjunto de datos sustancial de aproximadamente 1.5 mil millones de tokensEstos datos de código han sido sometidos a una rigurosa selección para garantizar una alta calidad y relevancia directa para los lenguajes de programación de destino.
Límite de conocimiento
Como todos los modelos entrenados, CodeGen2 (7B) tiene un límite de conocimiento específico. Sus datos de entrenamiento se recopilaron hasta Junio de 2022. En consecuencia, su comprensión de nuevos paradigmas de programación, herramientas o eventos del mundo real está limitada a la información disponible antes de esta fecha.
Diversidad y sesgo
La metodología de entrenamiento se centró en exponer el modelo a una amplia gama de prácticas y técnicas de codificación, abarcando tanto dominios de programación especializados como casos de uso populares, mejorando así su versatilidad y robustez generales.
📈Puntos de referencia de rendimiento
CodeGen2 (7B) ha demostrado un rendimiento impresionante en los principales puntos de referencia de codificación:
- • En el renombrado Punto de referencia HumanEval, el modelo logró una puntuación notable de 30.7, superando con éxito a GPT-3 en esta evaluación específica.
- • Para el Prueba de referencia MBPP (problemas de programación principalmente básicos)CodeGen2 (7B) obtuvo una puntuación impresionante 43.1, consolidando aún más sus capacidades de generación de código.
🛠️Información de uso
Ejemplo de uso de API
Ejemplo de marcador de posición de llamada API:
// Esta sección demuestra una llamada API conceptual para CodeGen2 (7B). // Reemplace los marcadores de posición con el punto final y el token reales proporcionados por Salesforce. importar solicitudes API_ENDPOINT = "https://api.salesforce.com/codegen2-7B/generate" # Punto final hipotético AUTH_TOKEN = "YOUR_SALESFORCE_API_TOKEN" # Su token de API real 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": temperatura } try: response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, json=payload) response.raise_for_status() # Generar una excepción para errores HTTP return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Error en la solicitud de API: {e}") return None # Ejemplo de uso: Generar una función JavaScript simple code_prompt = "Escribir una función JavaScript para invertir una cadena." result = generate_code(code_prompt) if result and "generated_code" in result: print("Código generado:\n", result["generated_code"]) else: print("Error al generar el código.") Tipo de licencia
Código Gen2 (7B) se pone a disposición bajo una licencia comercialLas organizaciones y los desarrolladores interesados en aprovechar este modelo para aplicaciones comerciales deben Contactar directamente con Salesforce para obtener información de licencia específica y comprender los términos de uso completos.
❓Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué es CodeGen2 (7B) y quién lo desarrolló?
CodeGen2 (7B) es un modelo de lenguaje autorregresivo de 7 mil millones de parámetros especializado en la síntesis de programas, desarrollado por Salesforce AI Research. Se centra en generar y completar código a partir de descripciones en lenguaje natural.
2. ¿Cuáles son las principales capacidades de CodeGen2 (7B)?
Sus capacidades principales incluyen el relleno de código, la generación y finalización de código multi-turno y la compatibilidad con una amplia gama de lenguajes de programación y marcos para tareas como la refactorización y optimización de código.
3. ¿Qué tan bien se desempeña CodeGen2 (7B) en los puntos de referencia?
CodeGen2 (7B) muestra un sólido desempeño, logrando una puntuación de 30,7 en el benchmark HumanEval (superando a GPT-3) y 43,1 en el benchmark MBPP, lo que destaca sus sólidas capacidades de generación de código.
4. ¿Cuál es la fecha límite de conocimientos para CodeGen2 (7B)?
El límite de conocimiento del modelo se basa en sus datos de entrenamiento, que se recopilaron hasta junio de 2022. No tiene información más allá de esta marca de tiempo.
5. ¿CodeGen2 (7B) está disponible para aplicaciones comerciales?
Sí, CodeGen2 (7B) está disponible bajo una licencia comercial. Los interesados deben contactar directamente con Salesforce para obtener información detallada sobre la licencia y las condiciones de uso.
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