这两个数据集主要用于微调代码生成和代码反馈模型。CodeAlpaca-20k包含20k条代码生成指令，CodeFeedback-Filtered-Instruction包含过滤后的代码反馈指令。
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发布时间 : 4/15/2024
模型简介
这两个数据集设计用于训练和微调AI模型，特别是针对代码生成和代码反馈任务。CodeAlpaca-20k提供大量代码生成示例，而CodeFeedback-Filtered-Instruction提供经过筛选的高质量代码反馈数据。
模型特点
高质量代码生成数据
CodeAlpaca-20k提供20,000条高质量的代码生成指令对，适合训练代码生成模型
过滤后的代码反馈
CodeFeedback-Filtered-Instruction包含经过筛选的代码反馈数据，质量更高
多语言支持
数据集支持多种编程语言，适用于广泛的代码相关任务
模型能力
代码生成
代码补全
代码解释
代码错误检测
代码优化建议
使用案例
开发工具
IDE智能补全
用于开发集成环境的代码自动补全功能
提高开发效率，减少编码错误
编程学习辅助
帮助学生理解代码错误并提供改进建议
提升学习效率和质量
代码审查
自动化代码审查
自动检测代码中的潜在问题并提供改进建议
提高代码质量和一致性
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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