Code Trans T5 Small Code Documentation Generation Go

🚀 用於Go代碼文檔生成的CodeTrans模型

這是一個基於t5-small模型架構，在Go編程語言上進行預訓練的模型。它首次發佈於此倉庫。該模型在經過分詞的Go代碼函數上進行訓練，因此在處理分詞後的Go函數時表現最佳。

🚀 快速開始

本部分將介紹如何快速使用該模型生成Go函數文檔。

模型使用示例

以下是使用Transformers的SummarizationPipeline來生成Go函數文檔的示例代碼：

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])

你可以在colab notebook中運行此示例。

✨ 主要特性

模型描述

此CodeTrans模型基於t5-small模型構建，擁有自己的SentencePiece詞彙模型。它在CodeSearchNet語料庫的Go數據集上進行單任務訓練。

預期用途與侷限性

該模型可用於生成Go函數的描述，也可在其他Go代碼任務上進行微調。它可以處理未解析和未分詞的Go代碼，但如果Go代碼經過分詞處理，模型性能會更好。

📦 安裝指南

文檔未提及具體安裝步驟，因此跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

上述快速開始部分的代碼即為基礎用法示例，展示瞭如何使用SummarizationPipeline生成Go函數文檔。

📚 詳細文檔

訓練數據

有監督訓練任務的數據集可從此鏈接下載。

評估結果

對於代碼文檔生成任務，不同模型在不同編程語言上取得了以下BLEU分數結果：

🔧 技術細節

文檔未提供具體的技術實現細節，因此跳過此章節。

📄 許可證

文檔未提及許可證信息，因此跳過此章節。

本模型由Ahmed Elnaggar | LinkedIn 以及 Wei Ding | LinkedIn 創建。