StarCoder 2

StarCoder 2是一个由多个代码生成模型组成的家族，包括3B、7B和15B三种规模。这些模型在超过600种编程语言的大型代码库（The Stack v2）以及包括Wikipedia、Arxiv和GitHub问题在内的自然语言文本上接受训练。使用了一种名为Grouped Query Attention的技术，拥有16384个令牌的上下文窗口，并且可以通过4096个令牌的滑动窗口来处理信息。3B和7B规模的模型是在3万亿个令牌上训练的，而15B规模的模型则是在超过4万亿个令牌上完成训练的。

StarCoder 2主要用于代码补全，而非执行编程命令，所以它不擅长处理类似"编写一个计算平方根的函数"这样的指令。

以下是使用StarCoder 2的场景和方法概述：

安装和使用：

1. 安装：首先安装requirements.txt中列出的所有库；如果需要，还需要安装transformers库的源码版本。
2. 模型使用：可以加载模型来生成代码。该模型支持在CPU、GPU以及多GPU环境下运行，并提供不同精度（全精度、bfloat16精度、甚至是8位或4位精度）的运行方案，以适应不同的内存占用需求。其中，15B模型凭借transformers库和accelerate库实现了在GPU和多GPU环境下的分布式计算。

微调：

StarCoder 2允许用户对模型进行微调，以适应特定的编程语言或代码库。用户需要先准备好训练数据，然后使用提供的微调脚本进行模型训练。微调可以通过调整模型对特定领域的适应性来提高其在该领域的性能。

评估：

StarCoder 2的评估可以通过BigCode-Evaluation-Harness工具或参考BigCode Leaderboard来完成。这些资源提供了一种评估代码生成模型在多种编程任务上的效果的方法。

使用场景：

• 代码补全：在开发环境中，当开发者编写代码时，StarCoder 2可以根据已输入的代码自动生成或补全后续的代码，以提高开发效率。
• 学习和教学：对于学习编程的初学者，StarCoder 2可以提供代码示例和编程建议，帮助他们更快地掌握新的编程语言或技巧。
• 代码迁移：对于想要将代码从一种语言转换为另一种语言的开发者，StarCoder 2可以提供代码翻译的参考实现。

StarCoder 2是一个强大的代码生成工具，适用于需要代码自动生成、补全或翻译等多种场景，尤其适合软件开发者和编程爱好者使用。