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AutoCoder

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

AutoCoder是代码生成领域的先驱模型，其在HumanEval基础数据集上的测试精度超过了GPT-4 Turbo，考虑到GPT模型的实力，这是一个了不起的成就。

AutoCoder的独特之处在于它能够自动安装必要的包并运行代码以确保没有问题，这是其他开源模型（例如 OpenCodeInterpreter）所没有的功能。

此功能显着扩展了代码解释器的实际应用。

AutoCoder在Huggingface上有两个版本，分别是33B和6.7B型号，以满足不同的需求。

对于那些对测试或使用模型感兴趣的人，该指南提供了设置、测试和使用网络演示的说明。

AutoCoder

AutoCoder的开发仍在进行中，未来的更新预计将进一步增强其功能。

如果您对基于人工智能的代码生成的进展以及实现这些模型的实用性感兴趣，那么探索“AutoCoder”可能是您宝贵的时间投资。

- AutoCoder是专为代码生成任务设计的新模型，其在HumanEval基础数据集上的测试精度超过GPT-4 Turbo和GPT-4o。

- 与之前的开源模式相比，AutoCoder 有了一个新功能，可以自动安装所需的软件包，并在用户想要执行时尝试运行代码，直到确定没有问题为止。

- AutoCoder的代码解释器与GPT-4 Turbo的代码解释器不同。

AutoCoder可以访问外部库，扩展了代码解释器的应用范围。

- AutoCoder的代码解释器与目前开源的代码解释器OpenCodeInterpreter不同。

AutoCoder的代码解释器仅在用户需要验证代码时才会被调用，而OpenCodeInterpreter则运行所有生成的Python代码。

- AutoCoder模型在 Huggingface 上有两个版本：AutoCoder (33B) 和AutoCoder-S (6.7B)。

- AutoCoder在HumanEval和MBPP数据集上的测试准确率分别为90.9%和82.5%。

- AutoCoder还提供了一个网络演示，包括代码解释器。

- 目前，AutoCoder模型仅在用户要求验证代码时启动代码解释器，但作者正在对其进行微调，使其能够在用户请求运行代码时启用代码解释器。

- 如果使用代码解释器，建议将 do_sample 设置为 True。

- 如果您有任何疑问，请联系。

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