2 月 29 日消息，英偉達近日聯(lián)合 Hugging Face 和 ServiceNow，發(fā)布了名為 StarCoder2 的 LLMs 系列模型，希望成為代碼生成領(lǐng)域的新標準，具備性能、透明度和成本效益等諸多優(yōu)勢。 　　該系列模型包括一個由 ServiceNow 訓(xùn)練的 30 億參數(shù)模型、一個由 Hugging Face 訓(xùn)練的 70 億參數(shù)模型和一個由英偉達訓(xùn)練的 150 億參數(shù)模型。

　　這是通過使用名為 Stack v2 的新代碼數(shù)據(jù)集實現(xiàn)的，該數(shù)據(jù)集比 Stack v1 大七倍;新的訓(xùn)練技術(shù)也意味著該模型可以更好地理解 COBOL 等低資源編程語言、數(shù)學(xué)和程序源代碼討論。

　　StarCoder2 經(jīng)過 619 門編程語言培訓(xùn)，可以執(zhí)行源代碼生成、工作流生成、文本摘要等專業(yè)任務(wù)。英偉達表示，開發(fā)人員可以利用它進行代碼補全、高級代碼總結(jié)、代碼片段檢索等，從而提高工作效率。

　　英偉達表示相比較初版 StarCoder LLMs，新的 30 億參數(shù)模型進一步精簡和篩選了優(yōu)質(zhì)參數(shù)，其性能相當于 150 億參數(shù)模型的初版 StarCoder。

　　StarCoder2 采用 BigCode Open RAIL-M 許可證，允許免版稅訪問和使用。注：感興趣的用戶可從 BigCode 項目的 GitHub 頁面獲取源代碼，可從 Hugging Face 下載模型。