Polycoder 160M

🚀 PolyCoderモデル

このモデルは、160Mのパラメータを持つPolyCoderモデルです。論文"A Systematic Evaluation of Large Language Models of Code" (MAPS'2022およびICLR'2022ワークショップDeep Learning 4 Code)で発表されています。

このモデルは、12のプログラミング言語にまたがる249 GBのコードで学習されました。

🚀 クイックスタート

必要条件

⚠️ 重要提示

このモデルは、transformersバージョンが少なくとも4.23.0が必要です。

インストール

pip install transformers==4.23.0

詳細情報

詳細情報については、https://github.com/VHellendoorn/Code-LMsを参照してください。

引用

このモデルを使用する場合は、以下のように引用してください。

@inproceedings{
  xu2022polycoder,
  title={A Systematic Evaluation of Large Language Models of Code},
  author={Frank F. Xu and Uri Alon and Graham Neubig and Vincent Josua Hellendoorn},
  booktitle={Deep Learning for Code Workshop},
  year={2022},
  url={https://openreview.net/forum?id=SLcEnoObJZq}
}

モデル情報