当前位置：首页AI视频Stable Code Instruct 3B是什么？ Stable Code Instruct 3B是Stability AI推出的先进代码语言模型，基于 Stable Code 3B 的指令调优 Code LM，旨在通过解读自然语言指令来生成代码、解决问题及执行多种编程语言的查询，从而简化软件开发流程，提高编程效率和直观性。 Stable Code Instruct 3B支持多种编程语言，能够理解复杂的自然语言指令，并在多个编程任务上展现出优异的性能。这个工具特别适合在多样化环境中工作的软件开发者。 了解详情，请前往官方博客：https://stability.ai/news/introducing-stable-code-instruct-3b Stable Code Instruct 3B的主要特性 Stable Code Instruct 3B的主要功能特性包括： 代码生成与补全：提供高质量的代码生成和补全功能，帮助开发者快速编写和完善代码。 自然语言理解：能够理解并执行基于自然语言的编程指令，使得与模型的交互更加直观和灵活。 多样化编程任务：除了代码补全，还能处理代码翻译、解释、创建和数据库查询等任务。 多语言支持：专注于主流编程语言，如Python、JavaScript、Java、C、C++和Go，并涵盖其他语言如SQL、PHP和Rust。 指令调整优化：特别调整以遵循用户的细微差别指令，提升了执行特定编程任务的准确性和效率。 这些功能特性使Stable Code Instruct 3B成为一个强大的编程辅助工具，旨在提高软件开发的效率和质量。 如何使用Stable Code Instruct 3B？ Stable Code Instruct 3B 现已对商业用途开放， Stability AI 会员资格可以使用。Stable Code Instruct 3B 的权重和代码现在可以在 Hugging Face 上找到。 在线测试：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-code-instruct-3b Hugging Face地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-instruct-3b 技术报告：https://stability.ai/s/Stable_Code_TechReport_release.pdf

Stable Code Instruct 3B是什么？ Stable Code Instruct 3B是Stability AI推出的先进代码语言模型，基于 Stable Code 3B 的指令调优 Code LM，旨在通过解读自然语言指令来生成代码、解决问题及执行多种编程语言的查询，从而简化软件开发流程，提高编程效率和直观性。 Stable Code Instruct 3B支持多种编程语言，能够理解复杂的自然语言指令，并在多个编程任务上展现出优异的性能。这个工具特别适合在多样化环境中工作的软件开发者。 了解详情，请前往官方博客：https://stability.ai/news/introducing-stable-code-instruct-3b Stable Code Instruct 3B的主要特性 Stable Code Instruct 3B的主要功能特性包括： 代码生成与补全：提供高质量的代码生成和补全功能，帮助开发者快速编写和完善代码。 自然语言理解：能够理解并执行基于自然语言的编程指令，使得与模型的交互更加直观和灵活。 多样化编程任务：除了代码补全，还能处理代码翻译、解释、创建和数据库查询等任务。 多语言支持：专注于主流编程语言，如Python、JavaScript、Java、C、C++和Go，并涵盖其他语言如SQL、PHP和Rust。 指令调整优化：特别调整以遵循用户的细微差别指令，提升了执行特定编程任务的准确性和效率。 这些功能特性使Stable Code Instruct 3B成为一个强大的编程辅助工具，旨在提高软件开发的效率和质量。 如何使用Stable Code Instruct 3B？ Stable Code Instruct 3B 现已对商业用途开放， Stability AI 会员资格可以使用。Stable Code Instruct 3B 的权重和代码现在可以在 Hugging Face 上找到。 在线测试：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-code-instruct-3b Hugging Face地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-instruct-3b 技术报告：https://stability.ai/s/Stable_Code_TechReport_release.pdf

Stable Code Instruct 3B：Stability AI推出的代码语言模型

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文章标题：Stable Code Instruct 3B是什么？ Stable Code Instruct 3B是Stability AI推出的先进代码语言模型，基于 Stable Code 3B 的指令调优 Code LM，旨在通过解读自然语言指令来生成代码、解决问题及执行多种编程语言的查询，从而简化软件开发流程，提高编程效率和直观性。 Stable Code Instruct 3B支持多种编程语言，能够理解复杂的自然语言指令，并在多个编程任务上展现出优异的性能。这个工具特别适合在多样化环境中工作的软件开发者。 了解详情，请前往官方博客：https://stability.ai/news/introducing-stable-code-instruct-3b Stable Code Instruct 3B的主要特性 Stable Code Instruct 3B的主要功能特性包括： 代码生成与补全：提供高质量的代码生成和补全功能，帮助开发者快速编写和完善代码。 自然语言理解：能够理解并执行基于自然语言的编程指令，使得与模型的交互更加直观和灵活。 多样化编程任务：除了代码补全，还能处理代码翻译、解释、创建和数据库查询等任务。 多语言支持：专注于主流编程语言，如Python、JavaScript、Java、C、C++和Go，并涵盖其他语言如SQL、PHP和Rust。 指令调整优化：特别调整以遵循用户的细微差别指令，提升了执行特定编程任务的准确性和效率。 这些功能特性使Stable Code Instruct 3B成为一个强大的编程辅助工具，旨在提高软件开发的效率和质量。 如何使用Stable Code Instruct 3B？ Stable Code Instruct 3B 现已对商业用途开放， Stability AI 会员资格可以使用。Stable Code Instruct 3B 的权重和代码现在可以在 Hugging Face 上找到。 在线测试：https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-code-instruct-3b Hugging Face地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-code-instruct-3b 技术报告：https://stability.ai/s/Stable_Code_TechReport_release.pdf

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更新时间：2024年07月01日

AI 大模型代码模型
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ChatGLM是什么？ ChatGLM是智谱 AI 发布的中英双语千亿对话模型。基于千亿基座模型 GLM-130B，注入代码预训练，通过有监督微调等技术实现人类意图对齐，具备问答、多轮对话、代码生成功能的中英双语大模型。 内测申请网址：https://chatglm.cn/ 开源地址：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM可以做什么？ ChatGLM系列模型具备以下主要能力： 逻辑推理：模型具备广博的知识面以及灵活的知识关联能力，并通过注入代码预训练加强了推理能力；可以根据输入的指令提示，迅速联想出相关的大量知识及概念，并找出最适合的推理链条。 内容创作：模型可以根据用户的输入生成相关的内容，这可以用于自动写作，生成文章，故事，诗歌等。 代码生成：通过注入代码预训练，模型可以生成代码，这可以用于自动编程，代码补全等。 信息提取：模型可以从输入的文本中提取关键信息，这可以用于文本分析，信息摘要等。 问答和多轮对话：模型可以理解和回答用户的问题，也可以进行多轮的对话。这可以用于构建智能对话系统，如聊天机器人，客服机器人等。 以上是智谱AI语言大模型的主要能力，具体的应用可能会根据模型的版本和配置有所不同。 ChatGLM有什么特性？ 具体来说，ChatGLM-6B具备以下特点： 充分的中英双语预训练：ChatGLM-6B在1:1比例的中英语料上训练了1T的token量，兼具双语能力。 优化的模型架构和大小：吸取GLM-130B训练经验，修正了二维RoPE位置编码实现，使用传统FFN结构。6B（62亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署ChatGLM-6B成为可能。 较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8） 和 6GB（INT4），使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 更长的序列长度：相比 GLM-10B（序列长度1024），ChatGLM-6B序列长度达2048，支持更长对话和应用。 人类意图对齐训练：使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback）等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为markdown，方便展示。 ChatGLM成果演示 由ChatGLM生成的对话效果展示： 关于智谱AI 智谱AI由清华大学计算机系的技术成果转化而来，致力于打造新一代认知智能通用模型，提出了Model as a Service（MaaS）的市场理念。 公司于2021年合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，并主导构建了高精度通用知识图谱，把两者有机融合为数据与知识双轮驱动的认知引擎，并基于此千亿基座模型打造 ChatGLM （chatglm.cn）。此外，智谱AI也推出了认知大模型平台Bigmodel.ai，形成AIGC产品矩阵，包括高效率代码模型CodeGeeX、高精度文图生成模型CogView等，提供智能API服务。通过认知大模型链接物理世界的亿级用户、赋能元宇宙数字人、成为具身机器人的基座，赋予机器像人一样“思考”的能力。 智谱 AI 官网：https://www.zhipuai.cn/

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紫东太初大模型 “紫东太初”跨模态通用人工智能平台是由中国科学院自动化研究所研发的以多模态大模型为核心、基于全栈国产化基础软硬件平台，可支撑全场景AI应用。 依托面向超大规模的高效分布式训练框架，自动化所构建了具有业界领先性能的中文预训练模型、语音预训练模型、视觉预训练模型，并开拓性地通过跨模态语义关联实现了视觉-文本-语音三模态统一表示，构建了三模态预训练大模型，赋予跨模态通用人工智能平台多种核心能力。 可实现文本、图片、语音、视频、3D点云、传感信号等不同模态的统一表征和学习，助推通用人工智能时代加速到来。 “紫东太初”兼具跨模态理解和生成能力，具有了在无监督情况下多任务联合学习、并快速迁移到不同领域数据的强大能力。对更广泛、更多样的下游任务提供模型基础支撑，达成AI在如视频配音、语音播报、标题摘要、海报创作等更多元场景的应用。 在线体验：https://xihe.mindspore.cn/modelzoo/taichu 了解更多：https://gitee.com/mindspore/zidongtaichu 紫东太初特色 全球首个多模态图文音预训练模型 多层次多任务自监督学习 弱关联多模态数据语义统一表达 兼顾任务感知和推理增强的中文预训练模型 多粒度学习与注意力指导的视觉预训练模型 基于自监督预训练的多任务语音建模技术 中文预训练模型 文本预训练模型使用条件语言模型作为自监督目标进行训练，和GPT一样，模型根据上文来预测当前词汇，最终训练得到的模型可以生成流畅的中文表达。 本次开源的中文文本预训练模型由40层Transformer组成，隐层维度2560，包含32个注意力头，共32亿参数。训练语料丰富多样，包括新闻、百科、散文等，文本生成能力强大。 中文预训练模型基础上还可以进行微调操作，充分利用少量有监督数据增强模型在下游任务上的表现，如文本分类，对话生成、古诗创作等；除此之外，中文预训练模型还能够实现简单的少样本学习，如下图所示，输入已知的部分样例，模型能够捕捉类似的规律进行文本生成。

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CodeGemma是什么？ CodeGemma 是Google推出的基于 Gemma 构建的轻量级开放代码模型系列，专门设计用于代码生成和理解。CodeGemma 模型是仅包含文本到文本和文本到代码解码器的模型，目前提供 70 亿个预训练变体（专用于代码补全和代码生成任务）、70 亿个参数指令调优变体（用于代码聊天和指令跟踪），以及 20 亿个参数预训练变体（用于快速完成代码）。 这些模型主要提供智能代码补全、代码生成和自然语言理解等功能，旨在提升编程效率和代码质量。 CodeGemma的核心功能 智能代码补全：CodeGemma能够自动补全函数、方法和整个代码块，极大地提高开发者的编写速度和效率。 动态代码生成：根据上下文和指令动态生成代码，非常适合快速原型开发和复杂问题解决。 自然语言处理：结合自然语言处理技术，CodeGemma可以理解和执行基于自然语言的编程指令，使开发者的交互更加直观。 高度准确性：模型训练基于超过5000亿个词元的大数据，包括Web文档、数学和代码，确保生成的代码不仅语法正确，还具有高度的逻辑性和实用性。 多语言支持：支持包括Python、JavaScript、Java在内的多种编程语言，适用于广泛的开发环境和项目需求。 集成开发环境兼容性：CodeGemma可集成于各种开发环境，帮助开发者减少编写样板代码的工作量，专注于创新和核心代码的编写。 CodeGemma的应用场景 软件开发：在日常编程和软件项目开发中自动补全和生成代码，加快开发流程，提高生产力。 编程教育：用于编程课程和自学，帮助初学者快速理解代码结构和逻辑，提升学习效率。 跨语言开发项目：在多语言项目中统一代码风格和质量，提升团队合作效率和项目输出质量。 如何使用CodeGemma？ 官方模型介绍：https://ai.google.dev/gemma/docs/codegemma?hl=zh-cn Hugging Face模型下载：https://huggingface.co/collections/google/codegemma-release-66152ac7b683e2667abdee11 技术报告：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/codegemma_report.pdf

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