AutoCoder

Nouveau modèle pour les tâches de génération de code, avec un taux de précision supérieur à GPT-4 Turbo.

Produit OrdinaireProgrammationMachine LearningGénération de texte

AutoCoder est un nouveau modèle spécialement conçu pour les tâches de génération de code. Il surpasse GPT-4 Turbo (avril 2024) et GPT-4o en termes de précision sur l'ensemble de données de référence HumanEval. Contrairement aux modèles open source précédents, AutoCoder offre une nouvelle fonctionnalité : il peut installer automatiquement les paquets nécessaires et tenter d'exécuter le code lorsque l'utilisateur souhaite le faire, jusqu'à ce qu'il soit certain qu'il n'y a pas de problème.

Précision de 90
9 % sur l'ensemble de données de référence HumanEval
dépassant GPT-4 Turbo.
Capacité à installer automatiquement les paquets requis et à tenter d'exécuter le code à la demande de l'utilisateur.
Fournit un interpréteur de code pour vérifier la correction du code.
Démo web disponible
incluant un interpréteur de code.
Modèle disponible sur Huggingface
incluant AutoCoder (33B) et AutoCoder-S (6
7B).

Ce modèle s'adresse aux développeurs et programmeurs ayant besoin d'une génération et d'une vérification automatiques de code. AutoCoder améliore leur efficacité de développement et réduit le temps de débogage manuel grâce à sa génération de code hautement précise et à son installation automatique des paquets.

Les développeurs utilisent AutoCoder pour générer automatiquement du code
augmentant ainsi leur vitesse de développement.
Les établissements d'enseignement utilisent AutoCoder pour l'enseignement de la programmation
aidant les étudiants à comprendre le processus de génération de code.
Les entreprises utilisent AutoCoder pour le contrôle qualité du code

Créer un environnement conda pour préparer l'environnement de test.
Effectuer des tests sur l'ensemble de données de référence HumanEval et obtenir les résultats.
Utiliser le framework GitHub EvalPlus pour les tests de résultats et le post-traitement.
Effectuer des tests sur MBPP
obtenir et post-traiter les résultats.

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AutoCoder Alternatives

AutoCoder — Nouveau modèle pour les tâches de génération de code, avec un taux de précision supérieur à GPT-4 Turbo.

Générateur Firecrawl LLMs.txt — Outil de génération de fichiers texte intégrés à partir de sites Web pour l'entraînement et l'inférence des LLM

VisionAgent — VisionAgent est une bibliothèque permettant de générer du code pour résoudre des tâches de vision par ordinateur, et compatible avec plusieurs fournisseurs de LLM.

llmstxt-generator — Outil permettant de générer des fichiers texte intégrant le contenu de sites web pour l'entraînement et l'inférence de modèles LLM.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modèle de génération de texte de 70 milliards de paramètres

OLMo-2-1124-7B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge le traitement de tâches diversifiées.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modèle linguistique performant pour l'anglais, adapté à diverses tâches.

dolmino-mix-1124 — Ensemble de données de haute qualité, utilisé pour la deuxième phase d'entraînement d'OLMo2.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modèle de génération de texte avancé, prenant en charge diverses tâches

Llama-3.1-Tulu-3-70B — Famille de modèles de pointe suivant les instructions, fournissant des données, du code et des guides open source.

Démo Qwen Turbo 1M — La démo Qwen Turbo 1M est un espace Hugging Face fourni par Qwen.

Qwen2.5-Coder-0.5B — Modèle de génération de code de 0,5B de paramètres de la série Qwen2.5-Coder

Hermes 3 - Llama-3.1 70B — Dernière version du modèle linguistique de grande taille de la série Hermes

Aquila-VL-2B-llava-qwen — Modèle de langage visuel combinant informations image et texte pour un traitement intelligent.

aya-101 — Modèle linguistique génératif multilingue

Aya Expanse 32B — Modèle linguistique multilingue de grande taille, prenant en charge 23 langues

Ingénierie des Prompts — Un référentiel complet de ressources techniques sur l'ingénierie des prompts

Échantillonnage basé sur l'entropie — Technique d'échantillonnage basée sur l'entropie, optimisant la diversité et la précision des sorties du modèle.

AMD-Llama-135m — Modèle linguistique performant entraîné par AMD

Phi-3.5-vision — Modèle multi-modal avancé prenant en charge la compréhension des images et du texte.

Techniques RAG — Ensemble révolutionnaire de techniques pour les systèmes de génération augmentée par la recherche.

Gemma 2 2B — Modèle de génération de texte 2B paramétrique léger et avancé.

IncarnaMind — Dialoguez avec vos documents grâce à des grands modèles de langage comme GPT.

Mistral-Nemo-Base-2407 — Modèle linguistique de grande taille de 12 milliards de paramètres

OpenAgents — Une plateforme ouverte pour les agents linguistiques utilisés au quotidien.

Fugaku-LLM — Fugaku-LLM est un modèle d'intelligence artificielle spécialisé dans la génération de texte.

kan-gpt — Modèle linguistique basé sur les Transformers pré-entraînés génératifs (GPT) implémenté à l'aide de réseaux de Kolmogorov-Arnold (KAN).

ScrapeGraph-AI — Bibliothèque Python de scraping web basée sur l'IA, permettant l'extraction automatisée d'informations web.

Infra Copilot — Génère automatiquement du code d'infrastructure grâce au machine learning, améliorant ainsi l'efficacité de développement.

Workers AI LLM Playground — Explorez différents modèles de génération de texte et améliorez votre expérience en rédigeant des messages et en affinant les réponses.