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Colab 将很快推出使用Google最先进的代码模型族 Codey 的AI编程功能,可以显著提高编程速度、质量和理解力。 第一批功能将集中在代码生成上,包括自然语言生成代码,帮助用户从注释或提示自动编写完整的函数。 此外,Colab还将引入集成的聊天机器人,使用户获得更便捷的帮助 |

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Google Colab 服务将免费支持 AI 辅助编程 Google 宣布其免费 Jupyter Notebook 环境 Colaboratory (Colab)将加入 AI 辅助编程功能,包括代码补全,用自然语言去生成代码,辅助编程的聊天机器人。Colab 将使用基于 PaLM 2 的代码模型家族 Codey,而 Codey 利用了从外部来源获得授权的高质量代码数据集进行微调,为 Python 和 Colab 特定用途进行了定制。来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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: 提高编程能力的关键在于数据。CodeGPT是通过GPT生成的用于GPT的代码对话数据集。现在公开了32K条中文数据,让模型更擅长编程。 考虑到代码难度对模型训练效果的影响,此处共收集了四种不同类型、不同难度的代码相关对话数据,收集方法如下: Code-Basic:利用已有的LLM(例如付费API)生成各种编程语言的基础库函数相关的代码对话数据。Prompt类似“请为C语言中的XX函数生成一道非常简单的编程问题及对应的代码答案”,API会输出该基础库函数相关的问题-答案对,将问题作为用户输入,答案作为模型输出(Markdown格式),可得到一条对话数据。 Code-Medium:利用已有的LLM(例如付费API)生成中等难度的编程问题及答案,例如写入内容到文件、查找字符串子串、实现链表等,API同样会输出问题-答案对,将问题作为用户输入,答案作为模型输出(Markdown格式),可得到一条对话数据。 Code-LeetCode:从LeetCode上收集到的问题-答案对,此类问题通常难度较高。将问题作为用户输入,答案作为模型输出(Markdown格式),可得到一条对话数据。 Code-Text:从互联网上收集到的常见面试题及答案,此类问题并不涉及编程,而是侧重于对各种概念的理解。将问题作为用户输入,答案作为模型输出(文本形式),可得到一条对话数据。

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Hugging Face 和 ServiceNow 发布免费代码生成模型 StarCoder AI 创业公司 Hugging Face 和 ServiceNow 发布了免费的代码生成模型 。类似 DeepMind 的AlphaCode、亚马逊的 CodeWhisperer 和 GitHub 的 Copilot(基于 OpenAI 的 Codex),StarCoder 使用 Apache License 2.0 许可证,允许任何人免费使用,但严格意义上不是开源模型,它禁止用户使用该模型生成或传播恶意代码。StarCoder 使用了开源代码数据集 The Stack 训练,有 150 亿参数。其数据集包括了逾 80 种不同编程语言和来自 github issues 和 commits 的文本。#AI 来源 , 来自:雷锋 频道:@kejiqu 群组:@kejiquchat 投稿:@kejiqubot

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