即使尺寸减小在上仍然达

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晨更新时间年月日凌晨通过卡罗琳娜加斯兹编辑和事实核查年月日凌晨简单来说研究人员开发了这是一种用于高效代码生成的紧凑语言模型使用亿个参数和较小的训练数据集。尽管尺寸较小但它取得了令人印象深刻的结果在上的准确率为在基准上为。是一个紧凑但功能强大的模型专为代码生成任务而设计。与它的前身不同在编码和其他相关任务中展示了卓越的性能同时使用更少的参数和更小的训练数据集。

一种紧凑的语言模型在高效代码生成方面超越图片来源中途推荐年款最佳人工智能编码工具是一个基于的模型以其仅有亿个参数而脱颖而出这只是其他竞争模型大小的一小部分。值得注意的是它使用八台在短 柬埔寨手机号码数据 短四天内完成了训练。培训过程涉及精心策划的来自网络的教科书质量数据亿个代币以及在亿个代币的帮助下生成的综合教科书和练习。尽管规模较小却取得了令人印象深刻的结果在上的准确率达到在基准上达到。




此外与微调前的早期模型和具有亿个参数的较小模型相比它表现出了意想不到的新兴特性到了值得称赞的准确率。的成功可以归功于训练期间使用的高质量数据。正如一本全面精心制作的教科书可以帮助学生掌握新学科一样研究人员专注于制作教科书质量数据以提高语言模型的学习效率。这种方法产生的模型在编码基准如和上超越了大多数开源模型尽管其模型大小和数据集体积较小。