公众号网站怎么做的,网络营销的重点,商务网站建设步骤有几个,电商网站规划与建设方案生成式AI代码开发平台Phind在官网发布了最新V7版本#xff0c;性能方面超越GPT-4#xff0c;运行效率提升了5倍#xff0c;并且支持中文和16K超长上下文。
据悉#xff0c;Phind V7是基于Phind的开源代码模型CodeLlama-34B V2#xff0c;以及700亿个高质量代码和推理问题…生成式AI代码开发平台Phind在官网发布了最新V7版本性能方面超越GPT-4运行效率提升了5倍并且支持中文和16K超长上下文。
据悉Phind V7是基于Phind的开源代码模型CodeLlama-34B V2以及700亿个高质量代码和推理问题进行了额外精调。
CodeLlama-34B V2在huggingface笑脸的代码大模型排行榜中位居第一名这也是首个击败GPT-4的开源代码项目。
无需注册免费在线测试地址https://www.phind.com/ 开源地址https://huggingface.co/Phind/Phind-CodeLlama-34B-v2 Phind V7专业代码开发平台
Phind V7在HumanEval上的测试分数达到74.7%成功超越了GPT-4在今年3月份的官方技术报告中公布的67%的成绩。
但Phind发现HumanEval的评分并不能准确地反映出大模型的实用性。
Phind将多个版本部署到自家服务平台后收集到了大量反馈信息发现其模型在大多数真实问题上的表现与GPT-4相当甚至更好。
许多在其Discord社区的用户已经开始只使用Phind的产品尽管他们也订阅了GPT-4。
除了性能超强之外运行速度是Phind V7的一大技术亮点通过在NVIDIA的新型TensorRT-LLM库上运行模型Phind成功实现了比GPT-4快5倍的运行速度达到每秒处理100 tokens。
另一个优点是Phind支持多达16k tokens的上下文。目前Phind允许用户输入最多12k tokens剩余的4k tokens用于网络结果。
Phind V7精通Python、C/C、TypeScript、Java等主流编程语言使用界面也简单直观直接输入你的编程问题就能返回代码。
例如我们直接输入中文提示用python写一个吃豆游戏的代码。 Phind返回的注释也都是中文如果点击三角按钮可以直接在replit中运行非常方便。
支持多轮深度对话继续发问游戏中的吃豆人和豆子是如何运动的 Phind在对文本回答时会标注引用的原出处用户点击网站可以直接跳转。
CodeLlama-34B V2
CodeLlama-34B V2代码模型使用了80,000个高质量编程问题和解决方案的专有数据集进行微调。这个数据集的技术特点在于采用的是指令-答案对的格式而非常见的代码补全示例使得在结构上与HumanEval有明显的区别。
此外Phind还将 OpenAI 的去污方法应用在数据集中以确保结果准确有效并且没有发现受污染的示例。 方法是1对于每个评估示例随机抽取了三个 50 个字符的子字符串如果少于 50 个字符则使用整个示例。
2如果任何采样的子字符串是已处理的训练示例的子字符串则识别为匹配。
在训练过程中Phind使用了DeepSpeed ZeRO 3和Flash Attention 2技术并使用了32个A100-80GB的GPU仅在三小时内就完成了序列长度为4096的模型训练。
经常编程的小伙伴们可以试试该模型生成、审核、注释、改错样样精通是降本增效的利器。 本文素材来源Phind官网如有侵权请联系删除
