CodeGemma – 谷歌开源推出的代码生成大模型

AI工具4个月前发布 AI小集
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CodeGemma是什么

CodeGemma是由Google发布的专注于代码生成和理解的大型语言模型,该系列包含三种不同规模的模型,分别是2B预训练模型、7B预训练模型和7B指令微调模型,旨在提供智能代码补全、生成和自然语言理解等功能。基于谷歌此前发布的Gemma模型,CodeGemma经过大量英语编程、数学数据的训练,以增强逻辑和数学推理能力,支持多种编程语言,并能够集成到开发环境中,简化代码编写流程,提高开发效率。

Google CodeGemma

CodeGemma的官网入口

Google CodeGemma

CodeGemma的功能特性

  • 代码补全:CodeGemma能够自动补全代码片段,包括函数、方法以及整个代码块,帮助开发者提高编码效率。
  • 代码生成:基于给定的上下文和指令,CodeGemma可以生成新的代码,这对于快速原型设计和解决编程问题非常有用。
  • 自然语言理解:CodeGemma结合了自然语言处理能力,可以理解和解释自然语言指令,使得与模型的交互更加直观和自然。
  • 多语言支持:支持多种编程语言,包括但不限于Python、JavaScript、Java等,使其能够服务于更广泛的开发者群体。
  • 高准确性:CodeGemma 模型基于 Web 文档、数学和代码中的 5000 亿个词元(主要是英语)数据训练而成,生成的代码不仅语法正确,而且语义上也更有意义,从而减少错误并缩短调试时间。
  • 集成开发环境:CodeGemma可以集成到各种开发环境中,减少编写样板代码的工作量,让开发者能够更专注于创新和核心代码的编写。

CodeGemma的模型系列

  • CodeGemma 2B基础模型:20亿参数的模型专门针对代码填充进行了训练,旨在提供快速的代码补全和生成功能,尤其适用于对延迟和隐私要求较高的环境。
  • CodeGemma 7B基础模型:70亿参数模型的训练数据包含80%的代码填充数据以及20%的自然语言数据,使其不仅能够进行代码补全,还能理解和生成代码及语言。
  • CodeGemma 7B Instruct模型:在CodeGemma 7B的基础上,CodeGemma 7B Instruct模型经过了进一步的微调,以优化指令遵循能力,适合用于对话场景,特别是在讨论代码、编程或数学推理等主题时。
CodeGemma模型系列

CodeGemma的性能评估

除了DeepSeek-Coder-7B,CodeGemma-7B在HumanEval基准测试中的表现超越了多数同类的7B模型,该基准测试广泛用于评估Python代码模型的性能。此外,在评估Java、JavaScript和C++等其他编程语言时,CodeGemma-7B也显示出卓越的性能,这些评估是基于MultiPL-E完成的,MultiPL-E是HumanEval基准测试的一个多语言扩展版本。根据技术报告,CodeGemma-7B在GSM8K测试中表现最为出色,位列所有7B模型之首。这些性能评估结果凸显了CodeGemma-7B在代码理解和生成方面的先进能力。

CodeGemma性能对比
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