Code Trans T5 Small Api Generation

🚀 CodeTransモデルによるAPI推薦生成

このモデルはt5 smallモデルアーキテクチャを使用したAPI推薦生成用の事前学習モデルです。初めてはthis repositoryで公開されました。

🚀 クイックスタート

このモデルは、JavaプログラミングタスクのAPI使用方法を生成するために使用できます。

✨ 主な機能

• t5-smallモデルに基づいて構築されています。
• 独自のSentencePiece語彙モデルを持っています。
• Api Recommendation Generationデータセットを用いた単一タスク学習を行っています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、Transformers SummarizationPipelineを使用してJava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_api_generation"),
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("SEBIS/code_trans_t5_small_api_generation", skip_special_tokens=True),
    device=0
)

tokenized_code = "parse the uses licence node of this package , if any , and returns the license definition if theres"
pipeline([tokenized_code])

この例は、colab notebookで実行できます。

📚 ドキュメント

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、Api Recommendation Generationデータセットを用いた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、JavaプログラミングタスクのAPI使用方法を生成するために使用できます。

🔧 技術詳細

学習データ

教師付き学習タスクのデータセットは、Link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以下の結果（BLEUスコア）を達成しています。

テスト結果:

📄 ライセンス

このモデルの作成者は、Ahmed Elnaggar | LinkedIn と Wei Ding | LinkedIn です。