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Codebert Base Cd Ft

mchochlovによって開発
これはsentence-transformersをベースにしたモデルで、コードクローン検出タスク向けに特別にファインチューニングされており、コードスニペットを768次元のベクトル空間にマッピングできます。
ダウンロード数 5,080
リリース時間 : 8/16/2022

モデル概要

このモデルはCodeBERTアーキテクチャをベースとしており、コントラスティブラーニング手法でBigCloneBenchデータセット上でファインチューニングされており、主にコード類似度計算とクローン検出タスクに使用されます。

モデル特徴

コード専用埋め込み
コードスニペット向けに最適化されたベクトル表現で、コードの意味的特徴をより良く捉えることができます
クローン検出最適化
BigCloneBenchデータセットでコントラスティブラーニングによりファインチューニングされており、コードクローン検出シナリオに特に適しています
高次元意味表現
768次元の密なベクトルを生成し、コードの深層的な意味的特徴を効果的に表現できます

モデル能力

コード類似度計算
コードクローン検出
コード特徴抽出

使用事例

コード分析
コードクローン検出
異なるコードスニペット間の類似性を識別し、潜在的なコードクローンを発見
Type-1からType-4レベルのコードクローンを効果的に検出可能
コード検索
意味的類似性を通じてより正確なコード検索を実現
コード品質
重複コード識別
大規模なコードベースで重複または高度に類似したコードスニペットを識別
コードの冗長性を減らし、保守性を向上させるのに役立ちます
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