

Autocoder
簡介 :
AutoCoder是一個專為代碼生成任務設計的新型模型,其在HumanEval基準數據集上的測試準確率超過了GPT-4 Turbo(2024年4月)和GPT-4o。與之前的開源模型相比,AutoCoder提供了一個新功能:它可以自動安裝所需的包,並在用戶希望執行代碼時嘗試運行代碼,直到確定沒有問題。
需求人群 :
目標受眾為需要自動代碼生成和驗證的開發者和編程人員。AutoCoder通過提供高準確率的代碼生成和自動包安裝功能,幫助他們提高開發效率,減少手動調試代碼的時間。
使用場景
開發者使用AutoCoder自動生成代碼,提高開發速度。
教育機構利用AutoCoder進行編程教學,幫助學生理解代碼生成過程。
企業採用AutoCoder進行代碼質量控制,減少人為錯誤。
產品特色
在HumanEval基準數據集上測試準確率達到90.9%,超過GPT-4 Turbo。
能夠自動安裝所需的包,並在用戶需要時嘗試運行代碼。
提供了代碼解釋器,可以驗證代碼的正確性。
提供了Web演示,包括代碼解釋器功能。
模型可在Huggingface上獲取,包括AutoCoder (33B)和AutoCoder-S (6.7B)。
支持自定義環境並進行測試。
使用教程
創建conda環境以準備測試環境。
在HumanEval基準數據集上進行測試,獲取測試結果。
利用EvalPlus GitHub框架進行結果測試和後處理。
在MBPP上進行測試,獲取並後處理測試結果。
在DS-1000上進行測試,獲取並直接測試結果。
安裝gradio相關包並運行Web演示。
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