Google 发布 CodeGemma 7B,8K上下文,性能超CodeLlama 13B

2024-05-03 09:52

本文主要是介绍Google 发布 CodeGemma 7B,8K上下文,性能超CodeLlama 13B,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

CodeGemma简介

CodeGemma模型是谷歌的社区开放编程模型,专门针对代码领域进行优化。一系列功能强大的轻量级模型,能够执行多种编程任务,如中间代码填充、代码生成、自然语言理解、数学推理和指令遵循。CodeGemma模型是在大约500B个主要为英语、数学和代码的数据上进行了进一步训练,以提高逻辑和数学推理能力,适用于代码补全和代码生成编程任务。

  • Huggingface模型下载:https://huggingface.co/google/codegemma-7b-it

  • AI快站模型免费加速下载:https://aifasthub.com/models/google

Google开源了一系列针对代码领域优化的模型——CodeGemma。该系列模型包括以下3个版本:

CodeGemma-7B Base Model: 专注于代码生成和理解任务,训练数据为80%代码和20%自然语言。在HumanEval等代码基准测试中,表现优于同规模7B模型,甚至媲美了13B的CodeLLaMa。

CodeGemma-2B Base Model: 专门针对快速高效的代码自动补全进行训练,在延迟关键的应用中表现出色。与同类2B模型相比,其处理速度快接近2倍。

CodeGemma-7B Instruct Model: 在7B Base Model的基础上进行了指令微调,可用于代码交互和数学推理任务。

出色的性能表现

CodeGemma系列模型在多个方面展现了出色的性能:

代码理解和生成,在HumanEval等Python代码基准上,CodeGemma-7B的表现优于同规模7B模型,仅次于DeepSeek-Coder-7B。在多语言BabelCode测试中,CodeGemma-7B和7B-Instruct也均优于同类模型。

自然语言和数学推理,与Gemma-7B相比,CodeGemma保留了Gemma在自然语言理解方面的强大能力。在数学推理测试GSM8K和MATH上,CodeGemma也取得了出色的成绩。

高性能低延迟CodeGemma-2B针对代码补全进行了专门优化,在同类2B模型中处理速度快接近两倍,非常适合集成在IDE等对延迟敏感的应用场景中。

丰富的应用场景

CodeGemma的应用场景包括:

代码补全,CodeGemma能够智能补全代码,提高开发效率,减少重复劳动。

代码生成,通过自然语言描述,CodeGemma可生成符合需求的代码片段,大幅加快开发进程。

数学推理,CodeGemma能理解和执行数学相关编程任务,帮助解决复杂数学问题。

指令遵循,CodeGemma可理解和遵循自然语言指令,使与开发者交流更加直观便捷。

总结

总的来说,CodeGemma是Google在代码领域的又一力作,凭借出色的性能和部署效率,必将为开发者带来全新的编程体验。

模型下载

Huggingface模型下载

https://huggingface.co/google/codegemma-7b-it

AI快站模型免费加速下载

https://aifasthub.com/models/google

这篇关于Google 发布 CodeGemma 7B,8K上下文,性能超CodeLlama 13B的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/956455

相关文章

Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南

《Docker多阶段镜像构建与缓存利用性能优化实践指南》这篇文章将从原理层面深入解析Docker多阶段构建与缓存机制,结合实际项目示例,说明如何有效利用构建缓存,组织镜像层次,最大化提升构建速度并减少... 目录一、技术背景与应用场景二、核心原理深入分析三、关键 dockerfile 解读3.1 Docke

修复已被利用的高危漏洞! macOS Sequoia 15.6.1发布

《修复已被利用的高危漏洞!macOSSequoia15.6.1发布》苹果公司于今日发布了macOSSequoia15.6.1更新,这是去年9月推出的macOSSequoia操作... MACOS Sequoia 15.6.1 正式发布!此次更新修复了一个已被黑客利用的严重安全漏洞,并解决了部分中文用户反馈的

从原理到实战解析Java Stream 的并行流性能优化

《从原理到实战解析JavaStream的并行流性能优化》本文给大家介绍JavaStream的并行流性能优化:从原理到实战的全攻略,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的... 目录一、并行流的核心原理与适用场景二、性能优化的核心策略1. 合理设置并行度:打破默认阈值2. 避免装箱

深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决

《深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决》日志记录本该是辅助工具,却为何成了性能瓶颈,SpringBoot如何用代码彻底破解日志导致的高延迟问题,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言第一章:日志性能陷阱的底层原理1.1 日志级别的“双刃剑”效应1.2 同步日志的“吞吐量杀手”

Java慢查询排查与性能调优完整实战指南

《Java慢查询排查与性能调优完整实战指南》Java调优是一个广泛的话题,它涵盖了代码优化、内存管理、并发处理等多个方面,:本文主要介绍Java慢查询排查与性能调优的相关资料,文中通过代码介绍的非... 目录1. 事故全景:从告警到定位1.1 事故时间线1.2 关键指标异常1.3 排查工具链2. 深度剖析:

深入解析Java NIO在高并发场景下的性能优化实践指南

《深入解析JavaNIO在高并发场景下的性能优化实践指南》随着互联网业务不断演进,对高并发、低延时网络服务的需求日益增长,本文将深入解析JavaNIO在高并发场景下的性能优化方法,希望对大家有所帮助... 目录简介一、技术背景与应用场景二、核心原理深入分析2.1 Selector多路复用2.2 Buffer

基于Python Playwright进行前端性能测试的脚本实现

《基于PythonPlaywright进行前端性能测试的脚本实现》在当今Web应用开发中,性能优化是提升用户体验的关键因素之一,本文将介绍如何使用Playwright构建一个自动化性能测试工具,希望... 目录引言工具概述整体架构核心实现解析1. 浏览器初始化2. 性能数据收集3. 资源分析4. 关键性能指

Zabbix在MySQL性能监控方面的运用及最佳实践记录

《Zabbix在MySQL性能监控方面的运用及最佳实践记录》Zabbix通过自定义脚本和内置模板监控MySQL核心指标(连接、查询、资源、复制),支持自动发现多实例及告警通知,结合可视化仪表盘,可有效... 目录一、核心监控指标及配置1. 关键监控指标示例2. 配置方法二、自动发现与多实例管理1. 实践步骤

MySQL深分页进行性能优化的常见方法

《MySQL深分页进行性能优化的常见方法》在Web应用中,分页查询是数据库操作中的常见需求,然而,在面对大型数据集时,深分页(deeppagination)却成为了性能优化的一个挑战,在本文中,我们将... 目录引言:深分页,真的只是“翻页慢”那么简单吗?一、背景介绍二、深分页的性能问题三、业务场景分析四、

MySQL 多列 IN 查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)

《MySQL多列IN查询之语法、性能与实战技巧(最新整理)》本文详解MySQL多列IN查询,对比传统OR写法,强调其简洁高效,适合批量匹配复合键,通过联合索引、分批次优化提升性能,兼容多种数据库... 目录一、基础语法:多列 IN 的两种写法1. 直接值列表2. 子查询二、对比传统 OR 的写法三、性能分析