BigCode项目近日发布了其第二代开源代码大模型——StarCoder 2，这一由Hugging Face和ServiceNow支持、Nvidia团队参与开发的创新模型，旨在为编程界带来更强大的代码补全、编辑和推理能力。StarCoder 2在前代基础上进行了扩展和优化，提供了不同规模的版本，以适应不同场景和资源需求。
大规模训练数据集打造卓越性能
StarCoder 2的训练数据集——The Stack v2，源自Software Heritage的源代码存档，包含超过600种编程语言，总规模达到了3.3至4.3万亿个代码token，比第一代StarCoder扩大了4倍。此外，该数据集还整合了GitHub Pull Requests、Kaggle和Jupyter Notebook等高质量代码资源，以提升模型的多样性和泛化能力。
多样化模型规模满足不同需求
StarCoder 2提供了3B、7B和15B三个不同参数规模的模型，用户可根据应用场景和计算资源选择适合的版本。在多个代码语言模型基准测试中，StarCoder 2展现出显著优势，尤其在与DeepSeekCoder、StableCode和CodeLlama等同类模型的对比中，其性能表现尤为突出。
开放透明，负责任的AI开发
StarCoder 2的模型权重遵循OpenRAIL许可，确保了训练数据的透明度和可审计性，开发者可以在遵守许可协议的情况下自由使用。项目团队秉持负责任的AI开发原则，重视隐私保护、安全性和消除潜在的偏见。
功能特性助力高效编程
- 代码补全：StarCoder 2能够智能地提供代码补全建议，加快开发速度。
- 代码编辑与重构：模型可帮助修复错误、改进代码结构，执行重构任务。
- 代码推理：具备理解代码逻辑的能力，可生成相应代码，处理复杂编程任务。
- 跨语言支持：支持多种编程语言，适应多语言项目需求。
- 交互式编程辅助：StarCoder 2可作为交互式编程工具，实时提供帮助。
StarCoder 2的发布标志着AI在编程领域的应用迈入新阶段，为开发者带来了更为智能和高效的编程体验。其开源性质和强大的功能特性将有望激发更多创新应用和研究，推动AI与编程的深度融合。如需了解更多关于StarCoder 2的信息，可访问其官方网站、Hugging Face模型集合、GitHub仓库以及相关研究论文。
【source】https://ai-bot.cn/starcoder-2/
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