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北大开源aiXcoder-7B代码大模型 专为企业级软件开发场景设计
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简介要点:1、北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型在评测集表现优异,特别优势在于代码生成补全和跨文件能力。2、aiXcoder-7B Base版拥有SOTA的代码生成能力,在多文件复杂代码场景中表 ...
要点:
1、开源北大开源最强aiXcoder-7B代码大模型在评测集表现优异,码大模型特别优势在于代码生成补全和跨文件能力。企业
2、软件开景设计aiXcoder-7B Base版拥有SOTA的发场代码生成能力,在多文件复杂代码场景中表现亮眼。开源
3、码大模型团队致力于为企业提供高效、企业个性化的软件开景设计软件开发服务,aiXcoder-7B Base版为私有部署设计,发场易于定制。开源
CSS站长资源(ChinaZ.com)4月9日 消息:在当今科技快速发展的码大模型时代,AI代码生成技术正逐渐成为软件开发领域的企业热门话题。尽管AI在解决编程问题方面表现出色,软件开景设计但在真实的发场企业开发环境中,其应用似乎还不够理想。为了解决这一问题,aiXcoder团队推出了全新的开源代码大模型——aiXcoder-7B Base版,专为企业级软件开发场景设计。
aiXcoder-7B Base版是一个拥有70亿参数的代码大模型,但其性能却不容小觑。在HumanEval、MBPP和MultiPL-E三大主流评测集上,aiXcoder-7B的表现甚至超过了340亿参数的Codellama模型。这一成就标志着aiXcoder-7B在百亿级代码大模型中成为了最强者,特别是在真实开发场景下的代码生成补全能力和跨文件能力方面,均取得了业界领先的成绩。
项目地址:https://github.com/aixcoder-plugin/aiXcoder-7B
aiXcoder-7B Base版的亮点在于其对企业级软件项目的适应性。它不仅能够处理主流评测集中的算法题,更在多文件复杂代码场景中表现出色。aiXcoder-7B的代码生成和补全能力,包括生成完整的方法块、条件判断块、循环处理块和异常捕捉块等,都经过了实战测试,证明了其在真实开发环境中的实用性。
此外,aiXcoder-7B Base版在代码补全时更倾向于使用较短的代码完成任务,这种“简洁美”不仅让代码更易于理解,也更便于检查Bug。这一特性对于企业来说尤为重要,因为它意味着更低的维护成本和更高的代码质量。
aiXcoder团队开源这一模型的初衷是帮助开发者减轻工作负担,推动企业软件开发的效率和质量提升。aiXcoder-7B Base版的开源,意味着企业可以轻松地进行私有化部署和个性化定制,以适应自身的软件开发框架和API库。未来,aiXcoder团队还计划通过MoE架构,让多个7B模型组合成为一套解决方案,满足不同企业的个性化需求。
aiXcoder团队由北京大学软件工程研究所孵化,自2013年起就开始研究代码生成技术。十年来,团队在国际顶级会议上发表了100余篇相关论文,并多次获得ACM杰出论文奖。从最初的aiXcoder1.0到现在的aiXcoder-7B Base版,团队不断推出创新产品,引领着智能编程工具的发展。
aiXcoder-7B Base版的诞生,不仅是技术突破的象征,更是软件开发自动化进程加速的标志。它不仅提升了软件开发的效率和质量,还在重塑技术行业的生态,引领着未来发展的趋势。随着代码大模型能力的日益增强,我们有理由相信,aiXcoder-7B将为程序员们带来更多的创新潜能,推动编程自动化的浪潮向前发展。
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