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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: '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}")
Detalle del producto
El StarCoder (16B) modelo, desarrollado por la Proyecto BigCodeSe presenta como un potente modelo de lenguaje extenso, diseñado específicamente para código. Lanzado en 2022, este modelo de 15.500 millones de parámetros (versión 1.0) es una IA de vanguardia basada en texto diseñada para mejorar significativamente la productividad de los desarrolladores en diversas tareas de programación.
⭐ Funcionalidad clave: StarCoder sobresale en Generación, finalización y relleno de código, lo que lo convierte en un asistente invaluable para los flujos de trabajo de desarrollo de software modernos.
🌟 Características principales e innovaciones
- 🧠 Arquitectura de atención de múltiples consultas: Este diseño innovador permite que el modelo procese y comprenda múltiples consultas simultáneamente. Esto permite una mejor comprensión del contexto de codificación y mejora significativamente la relevancia y la coherencia del código generado.
- 📖 Amplia ventana de contexto del token 8192: La capacidad de StarCoder para considerar una gran cantidad de código e instrucciones previas (hasta 8192 tokens) garantiza que sus resultados estén altamente contextualizados, lo que reduce los errores y aumenta la utilidad práctica.
- Entrenamiento objetivo de relleno en el medio (FIM): Entrenado con el objetivo único de completar segmentos de código faltantes, StarCoder desarrolla una comprensión más profunda e intuitiva de la estructura y la lógica del código, mucho más allá de la simple generación secuencial.
- 🌐 Amplio soporte de lenguajes de programación: Con formación en todo el país más de 80 lenguajes de programaciónStarCoder es una herramienta versátil para desarrolladores que trabajan con diversas pilas tecnológicas.
🎯 Casos de uso previstos para desarrolladores
StarCoder (16B) está diseñado específicamente para potenciar a los desarrolladores automatizando y asistiendo en diversos escenarios de codificación:
- ✅ Generación de fragmentos de código: Genere rápidamente código a partir de descripciones en lenguaje natural.
- ✅ Completado de código: Sugerencias inteligentes para finalizar código parcialmente escrito.
- ✅ Relleno de código: Complete los segmentos faltantes dentro de las bases de código existentes.
- ✅ Refactorización y optimización: Ayuda a mejorar el código existente para lograr claridad, eficiencia y facilidad de mantenimiento.
💻 StarCoder admite los principales lenguajes de programación como Python, Java, JavaScript, C++ y Go, junto con muchos otros. Si bien sus datos de entrenamiento principales son el inglés, procesa eficazmente las indicaciones multilingües en lenguaje natural.
⚙️ Análisis técnico profundo
🏗️ Perspectivas de arquitectura
Construido sobre los sólidos cimientos de la Arquitectura GPT-2StarCoder incorpora mejoras cruciales. La clave está en su Mecanismo de atención de múltiples consultas, lo que refina significativamente su capacidad para procesar simultáneamente diversas consultas, lo que permite una comprensión más matizada del código. Como modelo basado en transformadoresAprovecha bloques de transformadores secuenciales para un procesamiento de entrada y generación de salida eficientes.
📊 Datos de entrenamiento y escala
StarCoder fue entrenado en El conjunto de datos Stack (v1.2), una colección colosal de código fuente proveniente directamente de GitHub. Este conjunto de datos abarca código de más de 80 lenguajes de programación y cubre una amplia gama de dominios, desde el desarrollo web hasta el aprendizaje automático. La magnitud de su capacitación es notable, con una asombrosa 1 billón de tokens.
🚀 Rendimiento y puntos de referencia
El modelo ha demostrado un rendimiento de vanguardia en varios puntos de referencia críticos:
- Evaluación humana: Supera a CodeCushman en 12 idiomas, lo que demuestra sus capacidades de generación de código de alta calidad.
- DS-1000: Logra resultados líderes en flujos de trabajo de ciencia de datos, destacando su competencia en tareas complejas y específicas del dominio.
- 💡 Generación de código práctico: Se destaca en escenarios del mundo real que requieren la integración de bibliotecas y API externas, lo que afirma su aplicabilidad más allá de los puntos de referencia teóricos.
⚖️ Consideraciones éticas y licencias
El proyecto BigCode ha priorizado gobernanza y transparencia de datos. Para ello, un proceso de exclusión voluntaria Se proporcionó a los desarrolladores de código fuente que preferían que sus contribuciones no se incluyeran en el conjunto de datos de entrenamiento.
StarCoder (16B) se distribuye bajo la licencia Acuerdo de licencia de BigCode OpenRAIL-M v1, que permite la utilización tanto comercial como no comercial del modelo.
❓ Preguntas frecuentes (FAQ)
P1: ¿Para qué está diseñado principalmente StarCoder (16B)?
A1: StarCoder (16B) está diseñado principalmente como un asistente de codificación de IA para tareas como generación, finalización y relleno de código en varios lenguajes de programación.
P2: ¿Cuántos lenguajes de programación admite StarCoder?
A2: El modelo admite más de 80 lenguajes de programación, incluidos los más populares como Python, Java, JavaScript, C++ y Go.
P3: ¿Cuáles son las innovaciones arquitectónicas clave en StarCoder?
A3: Las innovaciones clave incluyen su arquitectura Multi-Query Attention para una mejor comprensión contextual y su entrenamiento con un objetivo Fill-in-the-Middle para una comprensión más profunda del código.
P4: ¿Qué conjunto de datos se utilizó para entrenar StarCoder?
A4: StarCoder se entrenó en el conjunto de datos The Stack (v1.2), una colección masiva de código fuente de GitHub, que comprende 1 billón de tokens de más de 80 lenguajes de programación.
Q5: ¿Se puede utilizar StarCoder (16B) para proyectos comerciales?
A5: Sí, StarCoder (16B) tiene licencia bajo el acuerdo BigCode OpenRAIL-M v1, que permite el uso tanto comercial como no comercial.
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