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StarCoder (16B)

Explorez la puissance de l'API StarCoder, un modèle de 15,5 milliards de paramètres, idéal pour générer du code dans plus de 80 langages de programmation avec une profondeur inégalée.

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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}")

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StarCoder (16B)

Détails du produit

Le StarCoder (16B) le modèle, développé par le Projet BigCodeIl s'agit d'un puissant modèle de langage de grande taille, spécialement conçu pour le code. Lancé en 2022, ce modèle de 15,5 milliards de paramètres (version 1.0) est une intelligence artificielle textuelle de pointe, conçue pour améliorer considérablement la productivité des développeurs dans une multitude de tâches de programmation.

⭐ Fonctionnalités clés : StarCoder excelle dans génération, complétion et remplissage de codece qui en fait un assistant précieux pour les flux de travail modernes de développement logiciel.

🌟 Fonctionnalités et innovations principales

🧠 Architecture d'attention multi-requêtes : Cette conception novatrice permet au modèle de traiter et de comprendre simultanément plusieurs requêtes. Il en résulte une meilleure compréhension du contexte de codage et une amélioration significative de la pertinence et de la cohérence du code généré.
📖 Fenêtre de contexte de jeton étendue à 8192 éléments : La capacité de StarCoder à prendre en compte une grande quantité de code et d'instructions antérieurs (jusqu'à 8192 jetons) garantit que ses résultats sont hautement contextualisés, réduisant ainsi les erreurs et augmentant l'utilité pratique.
🧩 Formation aux objectifs de type « remplir le milieu » (FIM) : Entraîné dans le but unique de compléter les segments de code manquants, StarCoder développe une compréhension plus profonde et plus intuitive de la structure et de la logique du code, bien au-delà de la simple génération séquentielle.
🌐 Prise en charge étendue des langages de programmation : Avec une formation à travers plus de 80 langages de programmationStarCoder est un outil polyvalent destiné aux développeurs travaillant sur diverses piles technologiques.

🎯 Cas d'utilisation prévus pour les développeurs

StarCoder (16B) est spécialement conçu pour donner aux développeurs les moyens d'agir en automatisant et en assistant dans divers scénarios de codage :

✅ Génération d'extraits de code : Générez rapidement du code à partir de descriptions en langage naturel.
✅ Saisie semi-automatique du code : Suggestions intelligentes pour terminer du code partiellement écrit.
✅ Remplissage de code : Compléter les segments manquants dans les bases de code existantes.
✅ Refactorisation et optimisation : Contribuer à l'amélioration du code existant pour plus de clarté, d'efficacité et de maintenabilité.

💻 StarCoder prend en charge les principaux langages de programmation comme Python, Java, JavaScript, C++ et Go, ainsi que de nombreux autres. Bien que ses données d'entraînement principales soient en anglais, il traite efficacement les requêtes en langage naturel multilingue.

⚙️ Analyse technique approfondie

🏗️ Perspectives architecturales

Construit sur les solides fondations de Architecture GPT-2StarCoder intègre des améliorations cruciales. Son cœur en est le Mécanisme d'attention multi-requêtesce qui améliore considérablement sa capacité à traiter simultanément des requêtes diverses, permettant ainsi une compréhension plus nuancée du code. modèle basé sur un transformateur, il exploite des blocs transformateurs séquentiels pour un traitement efficace des entrées et une génération de sorties.

📊 Données d'entraînement et échelle

StarCoder a été entraîné sur L'ensemble de données Stack (v1.2), une collection colossale de code source provenant directement de GitHub. Cet ensemble de données comprend du code issu de plus de 80 langages de programmation et couvre un large éventail de domaines, du développement web à l'apprentissage automatique. L'ampleur de sa formation est remarquable, impliquant un nombre impressionnant de participants. 1 billion de jetons.

🚀 Performances et indicateurs de performance

Le modèle a démontré des performances de pointe sur plusieurs bancs d'essai critiques :

Évaluation humaine : Surpasse CodeCushman dans 12 langages, démontrant ainsi ses capacités de génération de code de haute qualité.
DS-1000 : Obtient des résultats exceptionnels pour les flux de travail en science des données, démontrant ainsi sa maîtrise des tâches complexes et spécifiques au domaine.
💡 Génération de code pratique : Il excelle dans les scénarios concrets nécessitant l'intégration de bibliothèques et d'API externes, confirmant ainsi son applicabilité au-delà des benchmarks théoriques.

⚖️ Considérations éthiques et licences

Le projet BigCode a priorisé gouvernance et transparence des donnéesÀ cette fin, un processus de désinscription Elle était destinée aux développeurs de code source qui préféraient que leurs contributions ne soient pas incluses dans l'ensemble de données d'entraînement.

StarCoder (16B) est distribué sous la licence Contrat de licence BigCode OpenRAIL-M v1, qui permet une utilisation à la fois commerciale et non commerciale du modèle.

❓ Foire aux questions (FAQ)

Q1 : À quoi est principalement destiné StarCoder (16B) ?

A1 : StarCoder (16B) est principalement conçu comme un assistant de codage IA pour des tâches telles que la génération, la complétion et le remplissage de code dans divers langages de programmation.

Q2 : Combien de langages de programmation StarCoder prend-il en charge ?

A2 : Le modèle prend en charge plus de 80 langages de programmation, dont des langages populaires comme Python, Java, JavaScript, C++ et Go.

Q3 : Quelles sont les principales innovations architecturales de StarCoder ?

A3 : Parmi les innovations clés, citons son architecture d’attention multi-requêtes pour une meilleure compréhension contextuelle et son entraînement avec un objectif Fill-in-the-Middle pour une compréhension plus approfondie du code.

Q4 : Quel jeu de données a été utilisé pour entraîner StarCoder ?

A4 : StarCoder a été entraîné sur l'ensemble de données The Stack (v1.2), une collection massive de code source provenant de GitHub, comprenant 1 billion de jetons provenant de plus de 80 langages de programmation.

Q5 : StarCoder (16B) peut-il être utilisé pour des projets commerciaux ?

A5 : Oui, StarCoder (16B) est sous licence BigCode OpenRAIL-M v1, qui autorise une utilisation commerciale et non commerciale.

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