DeepCoder

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DeepCoder-14B-Preview 是一个基于强化学习的代码推理大型语言模型,能够处理长上下文,具有 60.6% 的通过率,适用于编程任务和自动化代码生成。该模型的优势在于其训练方法的创新,提供了比其他模型更优的性能,且完全开源,支持广泛的社区应用和研究。

需求人群:

"该产品适合程序员、开发者和研究人员,尤其是需要自动化代码生成和复杂编程任务解决方案的用户。DeepCoder-14B-Preview 通过其强大的推理能力和开源特性,能够帮助这些用户更高效地完成任务。"

使用场景示例:

自动化代码生成:用户可以利用 DeepCoder 生成高效的代码段,减少手动编写的时间。

编程竞赛辅助:为参加编程竞赛的开发者提供实时代码评估和优化建议。

教育工具:帮助计算机科学教育工作者在教学中提供编程练习和解决方案。

产品特色:

处理长上下文:支持 64K 上下文的推理能力,适用于复杂的编程任务。

高准确率:在 LiveCodeBench v5 上达到 60.6% 的 Pass@1 准确率,超越基线模型。

基于强化学习:采用分布式强化学习优化模型,提升训练稳定性和效率。

开源和易用:提供了多种高性能推理系统支持,易于集成和使用。

支持多种编程任务:在多个基准测试上表现优异,包括 HumanEval + 和 Codeforces。

使用教程:

访问 DeepCoder 的 Hugging Face 页面。

根据说明下载模型和相关库。

在支持的推理系统中设置模型。

输入编程问题或需求,调用模型进行代码生成。

获取生成的代码并进行测试和优化。

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