企业API定制计划
AI应用开发服务
AI智能翻译API
AI SEO/GEO 服务
网络爬虫服务
登录
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}")
- API 操练场（Playground）
在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。
我们提供 300 多种模型供您集成到您的应用程序中。
产品详情
这 StarCoder (16B) 由以下机构开发的模型 BigCode项目是一个功能强大的大型语言模型，专为代码编写而设计。该模型于 2022 年发布，拥有 155 亿个参数（1.0 版本），是一款尖端的基于文本的人工智能，旨在显著提高开发人员在各种编码任务中的效率。
⭐ 主要功能： StarCoder 在以下方面表现出色 代码生成、自动完成和填充这使其成为现代软件开发工作流程中不可或缺的助手。
🌟 核心功能与创新
- 🧠 多查询注意力架构： 这种创新设计使模型能够同时处理和理解多个查询。这有助于模型更好地理解代码上下文，并显著提高生成代码的相关性和一致性。
- 📖 扩展的 8192 个令牌上下文窗口： StarCoder 能够考虑大量的先前代码和指令（最多 8192 个标记），确保其输出具有高度上下文关联性，从而减少错误并提高实际应用价值。
- 🧩 中间填空 (FIM) 目标训练： StarCoder 的训练目标是填补缺失的代码片段，它能帮助用户更深入、更直观地理解代码结构和逻辑，远远超越简单的顺序生成。
- 🌐 广泛的编程语言支持： 接受过各种培训 超过 80 种编程语言StarCoder 是一款功能全面的工具，适用于使用各种技术栈的开发人员。
🎯 面向开发者的预期使用场景
StarCoder (16B) 专为赋能开发人员而设计，通过自动化和辅助各种编码场景来实现这一目标：
- ✅ 代码片段生成： 根据自然语言描述快速生成代码。
- ✅ 代码自动完成： 提供智能建议，帮助您完成未完成的代码。
- ✅ 代码填充： 完善现有代码库中缺失的部分。
- ✅ 重构与优化： 协助改进现有代码，使其更清晰、高效、易于维护。
💻 StarCoder 支持主流编程语言，例如 Python、Java、JavaScript、C++ 和 Go以及其他许多语言。虽然其主要训练数据是英语，但它也能有效地处理多语言自然语言提示。
⚙️ 技术深度解析
🏗️ 建筑洞察
建立在坚实的基础上 GPT-2架构StarCoder 融合了多项关键改进。其核心在于…… 多查询注意力机制这显著提升了其同时处理各种查询的能力，从而有助于更深入地理解代码。作为 基于Transformer的模型它利用顺序转换器模块进行高效的输入处理和输出生成。
📊 训练数据和规模
StarCoder接受过相关训练 Stack（v1.2）数据集这是一个庞大的源代码集合，直接来源于 GitHub。该数据集包含来自以下平台的代码： 超过 80 种编程语言 它涵盖了从Web开发到机器学习等广泛的领域。其训练规模之庞大令人瞩目，涉及惊人的…… 1万亿个Tokens。
🚀 性能与基准测试
该模型在多个关键基准测试中均展现出最先进的性能：
- 人工评估： 在 12 种语言中均优于 CodeCushman，展现了其高质量的代码生成能力。
- DS-1000： 在数据科学工作流程方面取得了领先成果，突显了其在复杂、特定领域任务方面的能力。
- 💡 实用代码生成： 在需要集成外部库和 API 的实际场景中表现出色，证明了其适用性超越了理论基准。
⚖️ 伦理考量与许可
BigCode项目已将以下事项列为优先事项： 数据治理和透明度为此， 选择退出流程 为那些不希望自己的贡献被纳入训练数据集的源代码开发者提供。
StarCoder (16B) 根据以下条款分发： BigCode OpenRAIL-M v1 许可协议这使得该模型既可用于商业用途，也可用于非商业用途。
❓ 常见问题解答 (FAQ)
Q1：StarCoder (16B) 的主要设计用途是什么？
A1：StarCoder (16B) 主要设计为 AI 编码助手，用于执行各种编程语言的代码生成、完成和填充等任务。
Q2：StarCoder 支持多少种编程语言？
A2：该模型支持 80 多种编程语言，包括 Python、Java、JavaScript、C++ 和 Go 等流行语言。
Q3：StarCoder 的主要架构创新点是什么？
A3：其主要创新包括多查询注意力架构，以更好地理解上下文，以及采用中间填充目标进行训练，以更深入地理解代码。
Q4：StarCoder 使用的是哪个数据集进行训练？
A4：StarCoder 使用 The Stack (v1.2) 数据集进行训练，该数据集是 GitHub 上的一个庞大的源代码集合，包含来自 80 多种编程语言的 1 万亿个标记。
Q5：StarCoder (16B) 可以用于商业项目吗？
A5：是的，StarCoder (16B) 已获得 BigCode OpenRAIL-M v1 协议的许可，该协议允许商业用途和非商业用途。
