2月29日 消息:StarCoder2是一款專為代碼生成和分析而設計開源模型，擁有3B、7B和15B參數版本，具備16384令牌上下文窗口，在3-4萬億Tokens上進行訓練。其支持的600多種編程語言使其成為多領域開發者的得力助手。

　　StarCoder2的三種模型規模分別由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 進行訓練，其中15B 規模的模型在多項評估中與33B + 規模的模型相匹敵。

　　15B模型在HumanEval上表現出色，達到46%的準確率，展現了其在自然語言處理領域的強大能力。為了提升模型性能，StarCoder2引入了分組查詢注意力和滑動窗口注意力，并在1024x ***NVIDIA GPU上進行了訓練。

　　StarCoder2的主要應用領域包括代碼自動補全、代碼修復、代碼翻譯、代碼生成、學習與教育以及代碼優化。對于代碼自動補全，模型可以根據已有代碼片段生成或推薦代碼補全選項，顯著提高了開發效率。同時，它還能識別代碼中的錯誤或潛在問題，并提供修復建議，有助于提高代碼質量。

　　StarCoder2支持600多種編程語言，使其成為一個強大的代碼翻譯工具，能夠將一種編程語言的代碼翻譯成另一種語言的代碼�；�于自然語言描述，該模型還可以生成相應的代碼實現，為開發者提供了快速實現功能的途徑。

　　作為編程學習工具，StarCoder2幫助初學者理解編程概念和代碼結構，從而提升他們的編程技能。此外，通過分析代碼的執行效率和資源消耗，模型提供代碼優化建議，有助于提高程序運行效率。

　　StarCoder2的推出為開發者提供了一個全方位的代碼支持工具，不僅能夠提高開發效率，還在代碼質量、學習與教育以及代碼優化等方面發揮著積極作用。