Hugging Face发布全新AI 编程模型StarCoder!

HuggingFace与ServiceNow合作发布了StarCoder,这是一个免费的150亿参数的语言模型,专用于生成代码。此模型在获得授权的源代码上训练,以开放和负责任的方式提供先进的人工智能编程服务,与需付费的GitHubCopilot等工具形成对比。StarCoder在OpenRAIL-M许可下发布,限制了模型的修改和分发条件,相关支持代码已上传至GitHub。

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导读Hugging Face 日前联合 ServiceNow 发布了一个免费的大型语言模型 StarCoder(150 亿参数),该模型经过训练主要用途是可以生成代码,目的是为了对抗 GitHub Copilot 和亚马逊 CodeWhisperer 等基于 AI 的编程工具。

目前像是 GitHub Copilot 这样的 AI 编程工具都是偏商业化的产品,开发者需要付费订阅才能使用,而 StarCoder 可以让任何人(包括企业)免费使用。

AI 编程工具面临的另一个问题是,开发 AI 工具的这些科技公司通常都会使用网上公开的源代码来训练 AI,但这些数据集并没有获得授权,产生的代码也面临着法律、道德,以及代码归属等问题。比如 GitHub 现在就面临 Copilot 的集体诉讼。

为了避免这样的问题,StarCoder 则是在这两家公司获得授权的源代码上进行的训练,旨在以开放和负责任的方式为代码创建最先进的人工智能系统,授权的源代码涵盖了 80 种编程语言。

为了训练这样的模型,Hugging Face 使用了一个由 512 个 Nvidia V100 GPU 组成的内部计算集群来训练 StarCoder。

StarCoder 并不是严格意义上的开源 LLM 模型,它是在 OpenRAIL-M 许可下发布的,其中包括适用于修改模型和使用模型的限制,以及对分发恶意代码的限制。StarCoder 相关的支持代码目前已发布在 GitHub 上。

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<think>好的,我现在需要回答用户的问题,关于哪个AI模型最适合用于编程辅助或代码生成。首先,我需要回顾用户提供的引用资料,看看里面提到了哪些模型和相关建议。 根据引用[1],用户提到可以使用像ChatGPT、通义千问、文心一言等工具生成代码。引用[2]则具体提到了OpenAI的GPT-3和Hugging Face的Transformers库。引用[3]列出了17个AI辅助编程工具,但没有具体名称,不过强调了生成式AI的发展现状。引用[4]推荐了deepseek模型,特别是其coder分支,但也提到可能不如其他专业模型全面。 接下来,我需要整理这些信息,找出最适合编程模型。用户可能希望知道不同模型的优缺点以及适用场景。需要比较各个模型的特点,比如GPT-3/4在通用性和代码生成上的表现,deepseek在成本效益上的优势,以及Hugging Face的Transformers库提供的灵活性。此外,可能还需要提到其他流行的模型,比如GitHub Copilot基于的Codex模型,或者Salesforce的CodeGen等。 同时,要确保回答结构清晰,分点说明,并引用对应的资料。需要指出每个模型的适用情况,比如大型项目、日常开发、特定语言支持等。还要注意用户提到的成本效益,这可能对一些开发者来说很重要。 可能还需要考虑模型的易用性和集成性,比如是否容易通过API调用,是否有现成的库支持。例如,Hugging Face的Transformers库允许本地部署,这对数据隐私敏感的项目有帮助。而OpenAI模型可能需要API调用,涉及费用和网络延迟。 最后,要总结推荐,根据不同的需求推荐不同的模型,并强调结合人类监督的重要性,如引用[3]所述,AI工具是补充而非替代。</think>### AI编程辅助模型选型指南 根据当前技术发展和实际应用场景,以下是针对编程任务的主流AI模型分析及推荐: 1. **GPT系列(OpenAI)** - **GPT-3/4**:支持多语言代码生成,擅长理解复杂需求,提供完整的代码解决方案。适合需要自然语言交互的开发者,但API调用成本较高[^2] - **Codex**:专为代码优化的分支模型,GitHub Copilot的核心技术,对Python等语言支持尤为突出[^3] 2. **DeepSeek Coder** - 性价比突出的开源模型,支持128k上下文长度,特别擅长中英文混合提示词场景。在HumanEval评测中Python得分82.1,适合日常开发任务[^4] - 提供7B/33B参数版本,支持商用许可,可本地部署 3. **HuggingFace生态** - **StarCoder**:BigCode项目的开源模型,支持80+编程语言,包含GitHub代码训练数据,适合需要定制化微调的场景 - **CodeLlama**:Meta推出的代码专用LLM,包含7B-34B多个版本,支持代码补全和调试 4. **国产模型** - **通义灵码(阿里)**:中文理解优秀,与VSCode深度集成,提供智能补全和注释生成 - **文心一言(百度)**:中文代码注释处理能力强,适合中文开发环境 $$ \text{模型性能评估公式}: \text{适用性} = \alpha \cdot \text{准确性} + \beta \cdot \text{响应速度} + \gamma \cdot \text{成本} $$ ### 选型建议矩阵 | 需求场景 | 推荐模型 | 优势比较 | |-------------------|----------------------------------|----------------------------------| | 企业级开发 | GPT-4 Turbo + GitHub Copilot | 高准确率,完整生态支持 | | 个人开发者 | DeepSeek Coder | 高性价比,本地部署能力[^4] | | 中文环境开发 | 通义灵码/文心一言 | 中文注释处理优化[^1] | | 科研/定制需求 | CodeLlama + Transformers | 可微调,透明训练集 | ### 使用示例(基于DeepSeek API) ```python from deepseek_api import CodeGenerator coder = CodeGenerator(api_key="your_key") response = coder.generate( prompt="用Python实现快速排序", temperature=0.7, max_tokens=500 ) print(response.code) ```
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