基于Transformer架构的图结构预训练模型，专为编程语言设计，结合代码序列与数据流信息。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
GraphCodeBERT是一种针对编程语言的预训练模型，通过同时考虑代码序列和数据流信息，提升代码理解和生成任务的表现。
模型特点
图结构编码
结合代码序列与数据流图信息，增强对代码逻辑的理解能力
多语言支持
支持六种主流编程语言的代码处理
长序列处理
支持最大512字符的序列长度，适合处理复杂代码
模型能力
代码理解
代码生成
代码搜索
代码文档生成
使用案例
软件开发
代码自动补全
根据上下文预测并生成代码片段
提升开发效率
代码搜索
根据自然语言查询匹配相关代码片段
提高代码复用率
教育
编程学习辅助
生成代码解释和文档
帮助初学者理解代码逻辑
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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