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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)
Détails du produit
✨CodeGen2 (7B) - Spécifications clés
- Nom du modèle : CodeGen2 (7B)
- Développeur/Créateur : Recherche en IA chez Salesforce
- Date de sortie : 2023
- Version: 2.0
- Type de modèle : Modèle de langage autorégressif
💡Aperçu de CodeGen2 (7B)
CodeGen2 (7B) représente une avancée significative dans le domaine de la synthèse de programmes. Ce modèle de langage autorégressif à 7 milliards de paramètres, méticuleusement développé par Recherche en IA chez Salesforce, est conçu pour générer du code exécutable à partir de descriptions en langage naturel et compléter avec précision des extraits de code partiellement formés, rationalisant ainsi le flux de travail de développement pour un large éventail d'utilisateurs.
🚀Principales caractéristiques et capacités
- • Remplissage de code avancé : CodeGen2 (7B) excelle à compléter intelligemment les parties manquantes de votre code partiellement complété, rendant votre processus de développement plus efficace et intuitif.
- • Ensemble de données d'entraînement étendu : Le modèle a été entraîné sur un ensemble de données remarquablement diversifié, englobant 12 langages de programmation différents et de nombreux frameworks populaires, garantissant une large adaptabilité à divers environnements de codage.
- • Interaction dynamique de code à plusieurs tours : Les utilisateurs peuvent s'engager dans un dialogue continu avec CodeGen2 (7B) pour la génération et la complétion de code, permettant un raffinement itératif jusqu'à ce que la sortie corresponde parfaitement aux exigences spécifiques.
🎯Cas d'utilisation prévus
CodeGen2 (7B) est présenté comme un outil inestimable pour synthèse de programmesIl s'adresse à un large public, des développeurs expérimentés souhaitant optimiser leur flux de travail aux programmeurs débutants en quête d'une assistance intelligente. Ses fonctionnalités incluent la génération de code à partir de requêtes en langage naturel, la complétion de fragments de code inachevés et la prise en charge de tâches avancées telles que la refactorisation et l'optimisation de code.
🌐Langages de programmation pris en charge
CodeGen2 (7B) Il offre une prise en charge complète d'un large éventail de langages de programmation et de frameworks associés. Cela inclut, sans s'y limiter :
C, C++, C-Sharp, Dart, Go, Java, Javascript, Kotlin, Lua, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala, Shell, SQL, Swift, Typescript et Vue.
🧠Architecture technique et formation
Architecture
CodeGen2 (7B) repose fondamentalement sur une architecture robuste. architecture basée sur les transformateursCette architecture de base, largement reconnue et utilisée dans des modèles comme GPT-3, intègre des modifications spécifiques optimisées pour les tâches complexes de synthèse de programmes. Elle garantit une grande précision dans la capture des dépendances à longue portée au sein des séquences d'entrée, produisant ainsi un code à la fois bien structuré et sémantiquement précis.
Données d'entraînement
Les connaissances approfondies du modèle proviennent d'un entraînement sur un sous-ensemble strictement permissif de la version dédupliquée de l'ensemble de données Stack (v1.1)Cette exposition à un large éventail de pratiques et de techniques de programmation, allant des algorithmes complexes aux scripts simples, sous-tend sa compréhension polyvalente des modèles de codage.
Source et taille des données
CodeGen2 (7B) a été entraîné à l'aide d'un important ensemble de données d'environ 1,5 milliard de jetonsCes données de code ont fait l'objet d'une curation rigoureuse afin de garantir une qualité élevée et une pertinence directe pour ses langages de programmation cibles.
Seuil de connaissances
Comme tous les modèles entraînés, CodeGen2 (7B) possède un seuil de connaissances spécifique. Ses données d'entraînement ont été collectées jusqu'à Juin 2022Par conséquent, sa compréhension des nouveaux paradigmes de programmation, des outils ou des événements du monde réel se limite aux informations disponibles avant cette date.
Diversité et préjugés
La méthodologie de formation visait à exposer le modèle à un large éventail de pratiques et de techniques de codage, englobant à la fois des domaines de programmation de niche et des cas d'utilisation populaires, améliorant ainsi sa polyvalence et sa robustesse générales.
📈Indicateurs de performance
CodeGen2 (7B) a démontré des performances impressionnantes sur les principaux tests de référence en matière de codage :
- • Sur le célèbre Référence HumanEval, le modèle a obtenu un score remarquable de 30.7, surpassant avec succès GPT-3 dans cette évaluation spécifique.
- • Pour le Référence MBPP (Mostly Basic Programming Problems)CodeGen2 (7B) a obtenu un résultat impressionnant. 43.1, renforçant ainsi ses capacités de génération de code.
🛠️Informations d'utilisation
Exemple d'utilisation de l'API
Exemple d'espace réservé pour un appel d'API :
// Cette section illustre un appel d'API conceptuel pour CodeGen2 (7B). // Remplacez les espaces réservés par le point de terminaison et le jeton réels fournis par Salesforce. import requests API_ENDPOINT = "https://api.salesforce.com/codegen2-7B/generate" # Point de terminaison hypothétique AUTH_TOKEN = "YOUR_SALESFORCE_API_TOKEN" # Votre jeton d'API réel 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() # Lever une exception en cas d'erreur HTTP return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Échec de la requête API : {e}") renvoie None # Exemple d'utilisation : Générer une fonction JavaScript simple code_prompt = "Écrivez une fonction JavaScript pour inverser une chaîne de caractères." result = generate_code(code_prompt) if result and "generated_code" in result: print("Code généré :\n", result["generated_code"]) else: print("Échec de la génération du code.") Type de licence
CodeGen2 (7B) est mis à disposition sous une licence licence commercialeLes organisations et les développeurs souhaitant exploiter ce modèle pour des applications commerciales sont tenus de Contactez directement Salesforce pour obtenir des informations spécifiques sur les licences et comprendre l'intégralité des conditions d'utilisation.
❓Foire aux questions (FAQ)
1. Qu'est-ce que CodeGen2 (7B) et qui l'a développé ?
CodeGen2 (7B) est un modèle de langage autorégressif à 7 milliards de paramètres, spécialisé dans la synthèse de programmes et développé par Salesforce AI Research. Il se concentre sur la génération et la complétion de code à partir de descriptions en langage naturel.
2. Quelles sont les principales capacités de CodeGen2 (7B) ?
Ses principales fonctionnalités incluent le remplissage de code, la génération et la complétion de code en plusieurs étapes, ainsi que la prise en charge d'un large éventail de langages de programmation et de frameworks pour des tâches telles que la refactorisation et l'optimisation du code.
3. Dans quelle mesure CodeGen2 (7B) performe-t-il dans les benchmarks ?
CodeGen2 (7B) affiche de solides performances, atteignant un score de 30,7 sur le benchmark HumanEval (surpassant GPT-3) et de 43,1 sur le benchmark MBPP, soulignant ses robustes capacités de génération de code.
4. Quelle est la date limite de connaissances pour CodeGen2 (7B) ?
Le seuil de connaissances du modèle est basé sur ses données d'entraînement, collectées jusqu'en juin 2022. Il ne dispose d'aucune information au-delà de cette date.
5. CodeGen2 (7B) est-il disponible pour les applications commerciales ?
Oui, CodeGen2 (7B) est disponible sous licence commerciale. Les personnes intéressées sont invitées à contacter directement Salesforce pour obtenir des informations détaillées sur la licence et les conditions d'utilisation.
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