StarCoder LLM for code

介绍StarCoder

 

StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大型语言模型（代码 LLM），根据来自 GitHub 的许可数据进行训练，包括来自 80 多种编程语言、Git 提交、GitHub 问题和 Jupyter 笔记本。与 LLaMA 类似，我们为 1 万亿个代币训练了一个约 15B 的参数模型。我们针对 35B Python 令牌微调了 StarCoderBase 模型，产生了一个我们称之为 StarCoder 的新模型。

我们发现 StarCoderBase 在流行的编程基准测试中优于现有的开放代码 LLM，并且匹配或超过封闭模型，例如code-cushman-001来自 OpenAI（为 GitHub Copilot 的早期版本提供支持的原始 Codex 模型）。凭借超过 8,000 个标记的上下文长度，StarCoder 模型可以处理比任何其他开放式 LLM 更多的输入，从而实现广泛的有趣应用。例如，通过用一系列对话提示 StarCoder 模型，我们让它们充当技术助手。此外，这些模型可用于自动完成代码、通过指令修改代码以及用自然语言解释代码片段。我们采取了几个重要步骤来实现安全的开放模型发布，包括改进的 PII 编辑管道、新颖的归因跟踪工具，并在改进版本的 OpenRAIL 许可下公开提供 StarCoder。更新后的许可证简化了公司将模型集成到其产品中的过程。我们相信，凭借其强大的性能，StarCoder 模型将成为社区使用它并使其适应其用例和产品的坚实基础。

评估

我们彻底评估了 StarCoder 和几个类似的模型以及各种基准。一个流行的 Python 基准测试是 HumanEval，它测试模型是否可以根据其签名和文档字符串完成功能。我们发现 StarCoder 和 StarCoderBase 的性能优于最大的模型，包括 PaLM、LaMDA 和 LLaMA，尽管它们要小得多。它们的性能也优于 CodeGen-16B-Mono 和 OpenAI 的 code-cushman-001 (12B) 模型。我们还注意到该模型的一个失败案例是它会生成# Solution here代码，可能是因为这种类型的代码通常是练习的一部分。为了强制模型生成一个实际的解决方案，我们添加了提示solutions/solution_1.py\n# Here is the correct implementation of the code exercise. 这将 StarCoder 的 HumanEval 分数从 34% 显着提高到 40% 以上，为开放模型设置了一个新的最先进的结果。我们还针对 CodeGen 和 StarCoderBase 尝试了此提示，但没有发现太大差异。

模型	人类评估	MBPP
LLaMA-7B	10.5	17.7
LaMDA-137B	14.0	14.8
LLaMA-13B	15.8	22.0
CodeGen-16B-多	18.3	20.9
LLaMA-33B	21.7	30.2
CodeGeeX	22.9	24.4
LLaMA-65B	23.7	37.7
PaLM-540B	26.2	36.8
CodeGen-16B-Mono	29.3	35.3
星码库	30.4	49.0
代码-cushman-001	33.5	45.9
星码机	33.6	52.7
StarCoder 提示	40.8	49.5

StarCoder 的一个有趣方面是它是多语言的，因此我们在将 HumanEval 扩展到许多其他语言的 MultiPL-E 上对其进行了评估。我们观察到 StarCodercode-cushman-001在许多语言上都匹配或优于许多语言。在称为 DS-1000 的数据科学基准测试中，它明显击败了它以及所有其他开放访问模型。但是让我们看看除了代码完成之外模型还能做什么！

技术助理

通过详尽的评估，我们发现 StarCoder 非常擅长编写代码。但我们也想测试它是否可以用作技术助手，毕竟它接受过大量文档和 GitHub 问题的培训。受 Anthropic 的HHH 提示的启发，我们构建了一个Tech Assistant Prompt。令人惊讶的是，仅凭提示，该模型就能够充当技术助手并回答与编程相关的请求！

训练数据

该模型是在 The Stack 1.2 的一个子集上训练的。该数据集仅包含许可代码，并包括一个选择退出过程，以便代码贡献者可以从数据集中删除他们的数据（请参阅 The Stack 中的 Am I）。我们与Toloka合作，从培训数据中删除了个人身份信息，例如姓名、密码和电子邮件地址。

关于大代码

BigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 共同领导的开放式科学合作项目，致力于负责任地开发代码的大型语言模型。

附加版本

除了模型，我们还发布了资源和演示列表：

• 模型权重，包括具有 OpenRAIL 许可证的中间检查点
• 使用 Apache 2.0 许可证进行数据预处理和培训的所有代码
• 代码模型的综合评估工具
• 用于训练和评估 PII 删除的新 PII 数据集
• 用于训练的完全预处理的数据集
• 用于在数据集中查找生成代码的代码归属工具

链接

楷模

• 论文：关于 StarCoder 的技术报告。
• GitHub：关于使用或微调 StarCoder 所需了解的所有信息。
• StarCoder：StarCoderBase 在 Python 上进一步训练。
• StarCoderBase：接受过 The Stack 中 80 多种语言的训练。
• StarEncoder：在 TheStack 上训练的编码器模型。
• StarPii：基于 StarEncoder 的 PII 检测器。

工具与演示

• StarCoder 聊天：与 StarCoder 聊天！
• VSCode 扩展：使用 StarCoder 编码！
• StarCoder 游乐场：用 StarCoder 写作！
• StarCoder 编辑器：使用 StarCoder 进行编辑！

数据与治理

• StarCoderData : StarCoder 的预训练数据集。
• 技术助手提示：通过此提示，您可以将 StarCoder 变成技术助手。
• 治理卡：概述模型治理的卡片。
• StarCoder 许可协议：该模型根据 BigCode OpenRAIL-M v1 许可协议获得许可。
• StarCoder Search：预训练数据集中的全文搜索代码。
• StarCoder 成员资格测试：预训练数据集中是否存在代码的快速测试。

您可以在huggingface.co/bigcode找到所有资源和链接！