Code Trans T5 Small Code Documentation Generation Go

🚀 Go言語のコードドキュメント生成用CodeTransモデル

このモデルは、t5 smallモデルアーキテクチャを使用してGoプログラミング言語で事前学習されたものです。最初はこのリポジトリで公開されました。このモデルはトークン化されたGoコード関数で学習されており、トークン化されたGo関数で最も良い結果を得ることができます。

✨ 主な機能

モデルの説明

このCodeTransモデルはt5-smallモデルに基づいています。独自のSentencePiece語彙モデルを持っており、CodeSearchNet CorpusのGoデータセットを使って単一タスク学習を行っています。

想定される用途と制限

このモデルは、Go関数の説明を生成するために使用したり、他のGoコードタスクで微調整することができます。解析されていない、トークン化されていないGoコードにも使用できますが、Goコードがトークン化されている場合、パフォーマンスは向上します。

📦 インストール

このセクションでは、インストールに関する具体的な手順が提供されていないため、省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、TransformersのSummarizationPipelineを使用してこのモデルを使ってGo関数のドキュメントを生成する方法です。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead, SummarizationPipeline

pipeline = SummarizationPipeline(
    model=AutoModelWithLMHead.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_small_code_documentation_generation_go"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_small_code_documentation_generation_go", skip_special_tokens=True),
    device=0
)

tokenized_code = "func ( pr * Progress ) needSnapshotAbort ( ) bool { return pr . State == ProgressStateSnapshot && pr . Match >= pr . PendingSnapshot   }"
pipeline([tokenized_code])

この例はcolab notebookで実行できます。

📚 ドキュメント

学習データ

教師付き学習タスクのデータセットはこちらからダウンロードできます。

評価結果

コードドキュメントタスクにおいて、異なるモデルが異なるプログラミング言語で次のような結果（BLEUスコア）を達成しています。

📄 ライセンス

このセクションでは、ライセンスに関する情報が提供されていないため、省略します。

作成者: Ahmed Elnaggar | LinkedIn と Wei Ding | LinkedIn