OpenAI - ChatGPT, Sora
Google - Gemini, Nano Banana
Antrópico - Claude
xAI - Grok
Búsqueda profunda
Alibaba - Reina
ByteDance - Lo mejor de ByteDance
Todos los modelos
Planes empresariales
Desarrollo de aplicaciones de IA
API de traducción de IA
Servicio de SEO/GEO con IA
Servicio de relaciones públicas geooptimizado
Servicio de extracción de datos web
OpenClaw
Las mejores herramientas de IA
Los mejores robots de IA
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)
Detalles del producto
✨CodeGen2 (7B) - Especificaciones clave
- Nombre del modelo: CodeGen2 (7B)
- Desarrollador/Creador: Investigación de IA de Salesforce
- Fecha de lanzamiento: 2023
- Versión: 2.0
- Tipo de modelo: Modelo de lenguaje autorregresivo
💡Descripción general de CodeGen2 (7B)
CodeGen2 (7B) representa un avance significativo en el ámbito de la síntesis de programas. Este modelo de lenguaje autorregresivo de 7 mil millones de parámetros, meticulosamente desarrollado por Investigación de IA de SalesforceEstá diseñado para generar código ejecutable a partir de descripciones en lenguaje natural y completar con precisión fragmentos de código parcialmente formados, lo que agiliza el flujo de trabajo de desarrollo para una amplia gama de usuarios.
🚀Características y capacidades clave
- • Relleno de código avanzado: CodeGen2 (7B) destaca por completar de forma inteligente las partes que faltan en su código parcialmente terminado, lo que hace que su proceso de desarrollo sea más eficiente e intuitivo.
- • Conjunto de datos de entrenamiento extenso: El modelo ha sido entrenado con un conjunto de datos extraordinariamente diverso, que abarca 12 lenguajes de programación diferentes y numerosos marcos de trabajo populares, lo que garantiza una amplia adaptabilidad a diversos entornos de codificación.
- • Interacción dinámica de código en múltiples turnos: Los usuarios pueden entablar un diálogo continuo con CodeGen2 (7B) para la generación y finalización del código, lo que permite un refinamiento iterativo hasta que el resultado se ajuste perfectamente a los requisitos específicos.
🎯Casos de uso previstos
CodeGen2 (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 principiantes 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 el soporte para tareas avanzadas como la refactorización y la optimización de código.
🌐Lenguajes de programación compatibles
CodeGen2 (7B) Ofrece soporte integral para una amplia gama de lenguajes de programación y marcos de trabajo 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 una sólida arquitectura basada en transformadoresSe trata de un 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 da como resultado un código generado que es a la vez bien estructurado y semánticamente preciso.
Datos de entrenamiento
El amplio conocimiento del modelo se deriva de haber sido entrenado en un subconjunto estrictamente permisivo de la versión sin duplicados del conjunto de datos Stack (v1.1)Esta exposición a un amplio espectro de prácticas y técnicas de programación, desde algoritmos complejos hasta scripts sencillos, sustenta su comprensión versátil de los patrones de codificación.
Fuente y tamaño de los datos
CodeGen2 (7B) fue entrenado utilizando un conjunto de datos sustancial de aproximadamente 1.500 millones de tokensEstos datos de código han sido sometidos a una rigurosa selección para garantizar su alta calidad y relevancia directa para los lenguajes de programación a los que están dirigidos.
umbral de conocimiento
Como todos los modelos entrenados, CodeGen2 (7B) tiene un umbral de conocimiento específico. Sus datos de entrenamiento se recopilaron hasta Junio de 2022En consecuencia, su comprensión de los nuevos paradigmas de programación, herramientas o eventos del mundo real se limita a la información disponible antes de esta fecha.
Diversidad y prejuicios
La metodología de entrenamiento se centró en exponer el modelo a una amplia gama de prácticas y técnicas de codificación, que abarcan tanto dominios de programación especializados como casos de uso populares, mejorando así su versatilidad y robustez generales.
📈Indicadores de rendimiento
CodeGen2 (7B) ha demostrado un rendimiento impresionante en las principales pruebas de referencia de codificación:
- • En el renombrado 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 (Principalmente Problemas de Programación Básica)CodeGen2 (7B) obtuvo una puntuación impresionante. 43.1, consolidando aún más sus capacidades de generación de código.
🛠️Información de uso
Ejemplo de uso de la API
Ejemplo de marcador de posición para llamada a la API:
// Esta sección muestra una llamada conceptual a la API para CodeGen2 (7B). // Reemplace los marcadores de posición con el punto final y el token reales proporcionados por Salesforce. import requests API_ENDPOINT = "https://api.salesforce.com/codegen2-7B/generate" # Punto final hipotético AUTH_TOKEN = "YOUR_SALESFORCE_API_TOKEN" # Tu 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": temperature } try: response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, json=payload) response.raise_for_status() # Genera una excepción para errores HTTP return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"La solicitud a la API falló: {e}") return None # Ejemplo de uso: Generar una función JavaScript simple code_prompt = "Escribe 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
CodeGen2 (7B) se pone a disposición bajo un licencia comercialLas organizaciones y los desarrolladores interesados en aprovechar este modelo para aplicaciones comerciales deben: Contacta directamente con Salesforce. para obtener información específica sobre licencias 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 principales capacidades incluyen el relleno de código, la generación y finalización de código en múltiples etapas, y la compatibilidad con una amplia gama de lenguajes de programación y marcos de trabajo para tareas como la refactorización y optimización de código.
3. ¿Qué tan bien se desempeña CodeGen2 (7B) en las pruebas de rendimiento?
CodeGen2 (7B) muestra un rendimiento sólido, logrando una puntuación de 30,7 en la prueba de rendimiento HumanEval (superando a GPT-3) y de 43,1 en la prueba de rendimiento MBPP, lo que pone de manifiesto su robusta capacidad de generación de código.
4. ¿Cuál es la fecha límite de conocimiento para CodeGen2 (7B)?
El umbral de conocimiento del modelo se basa en sus datos de entrenamiento, que se recopilaron hasta junio de 2022. No dispone de información posterior a esta fecha.
5. ¿Está disponible CodeGen2 (7B) para aplicaciones comerciales?
Sí, CodeGen2 (7B) está disponible bajo una licencia comercial. Los interesados deben ponerse en contacto directamente con Salesforce para obtener información detallada sobre la licencia y las condiciones de uso.
Campo de juegos de IA
