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Codage génial

Une liste de sujets de codage d'IA.

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Projets

BigCode: une collaboration scientifique ouverte gérée en étreignant le visage.
FAUXPILOT: CODE FLATION Server avec CodeGen .
Codegpt.nvim: Chatgpt dans Neovim.
org-ai: en mode org Emacs avec des API OpenAI.
AutoDoc: générer de la documentation de base de code Utiliser LLM (OpenAI / alpaca)
Codealpaca: Llama formé sur l'instruction du code suivant.
? Tabby: une alternative OpenSource / sur prém à GitHub Copilot.
ProMTR: outil CLI pour fonctionner sur votre base de code à l'aide de GPT.
Chatide: Extension Permettez-vous à parler à Chatgpt à l'intérieur de VScode.
Promptmate: extension VScode Embed CHATGPT.
Turbopilote: clone de copilote basé sur le processeur
CodecapyBara: modèle LLAMA open source qui suit le réglage de l'instruction pour la génération de code.
CODETF: une bibliothèque de transformateurs à guichet unique pour le code de pointe LLM
Rift: un modèle de langage Edge OpenSource Leverageing Edge.
Octopack
- Octopack: Code de réglage des instructions Modèles de grande langue
- Instruire le code de réglage fin LLMS sur un ensemble de données GitHub Commit à grande échelle.
Bloop: Bloop est un moteur de recherche de code rapide (alimenté par AI) écrit en rouille.
Twinny: Plugin d'achèvement du code AI basé sur Ollma
Mutahunterai: accélérer la productivité des développeurs et la sécurité du code avec notre IA open source.
CODE-COLLATER: Crée un seul fichier Markdown qui décrit l'intégralité de votre base de code vers des modèles de langue.
Batchai: un supplément de copilote et de curseur - utilise l'IA pour le traitement par lots des codes de projet

Ensembles de données

La pile
La pile
Codéconstations
CodesearchNet
La voûte

Modèles LLM

Polycoder 160m / 400m / 2,7b
Codegen 350m / 2b / 6b / 16b
Transcoder
Codegeex 13B
Santacoder 1.1b
Incodeur 1b / 6b
Replit-Code-V1-3B
Starcoder 15b
CodeGen2
CODET5 / CODET5 +
Codelama

Modèles d'intégration

Codeberta

Papiers et blogs

Génération de code au niveau de la compétition avec Alphacode
Repocodeur: Complétion du code au niveau du référentiel grâce à la récupération itérative et à la génération
- Achèvement et recherche de code combinés LLM
- CodeGen-350M + extrait d'extrait à arc
Génération rapide au niveau du référentiel pour les modèles de code de grande langue
- Générer des propositions de candidats en fonction de PRIOS, par exemple les importations, les fichiers à partir des mêmes réseaux.
- Utilisez un classificateur de candidats de proposition pour sélectionner des propositions basées sur LLM.
L'achèvement du code amélioré ML améliore la productivité des développeurs
- Modèle basé sur un encodeur de 500 m, ajusté fin sur Monorepo de Google.
- Taux d'acceptation de 34% pour les suggestions d'achèvement de code multi-lignes.
Sparks of Artificiel General Intelligence: Early Experiments with GPT-4: Chapter 3 on Coding Scénario. Chat ux.
Formation efficace des modèles de langue pour remplir le modèle du milieu: train de train uniquement avec contexte de suffixe à l'aide d'un jeton spécial.
ToolFormer: les modèles de langage peuvent s'apprendre à utiliser des outils: LLM comme couche de colle API.
CODECOMPOSE: Un déploiement industriel à grande échelle de code assisté AI
- déployé en tant que code de code à ligne unique pour réduire la latence à 300 ms - 500 ms.
- Taille des paramètres 1.3b.
- Le réglage fin améliore la précision / BLEU de 50% - 100%.