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Graphcodebert Base
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Graphcodebert Base

microsoftによって開発
Transformerアーキテクチャに基づくグラフ構造の事前学習モデルで、プログラミング言語向けに設計され、コードシーケンスとデータフロー情報を組み合わせています。
大規模言語モデル#コードデータフローモデリング#多言語コード理解#事前学習プログラミング言語モデル
ダウンロード数 59.23k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

GraphCodeBERTは、プログラミング言語に特化した事前学習モデルで、コードシーケンスとデータフロー情報を同時に考慮することで、コード理解と生成タスクの性能を向上させます。

モデル特徴

グラフ構造エンコーディング
コードシーケンスとデータフローグラフ情報を組み合わせて、コードロジックの理解能力を強化します。
多言語対応
6つの主流のプログラミング言語のコード処理をサポートします。
長シーケンス処理
最大512文字のシーケンス長をサポートし、複雑なコードの処理に適しています。

モデル能力

コード理解
コード生成
コード検索
コードドキュメント生成

使用事例

ソフトウェア開発
コード自動補完
コンテキストに基づいてコード断片を予測して生成します。
開発効率を向上させます。
コード検索
自然言語クエリに基づいて関連するコード断片を検索します。
コードの再利用率を向上させます。
教育
プログラミング学習支援
コードの説明とドキュメントを生成します。
初心者がコードロジックを理解するのを助けます。
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