speechless-code-mistral-7b-v1.0

项目介绍：speechless-code-mistral-7b-v1.0

项目背景

Speechless-Code-Mistral-7b-v1.0 是一个专注于文本生成的项目，利用先进的自然语言处理技术，由 Transformers 库开发。该项目主要目标是提升模型在代码生成、推理和规划等任务中的表现，以帮助开发者更高效地进行编程和解决问题。

数据集和训练方法

该项目运用了多达201,981个样本进行模型微调，数据集涵盖了多个不同来源，如 jondurbin/airoboros-2.2 和 Open-Orca/OpenOrca 等。这些数据集主要包含编码、推理和规划等类别，确保模型在相关领域的强大能力。通过这种丰富的训练数据，模型能够在实际应用中提供更智能的编程协助。

模型性能

在 HumanEval 基准测试中，SpeechlessCoder 的 pass@1 达到了 51.22%。此外，项目在其他编程语言的测试中也表现突出，包括 Java、JavaScript 和 C++ 等。与其他大规模代码模型相比，如 CodeLlama 系列，SpeechlessCoder 的表现同样令人瞩目。

技术细节

评估结果

项目在多个基准测试中取得了优异的成绩：

• ARC (acc_norm): 61.09%
• HellaSwag (acc_norm): 83.59%
• MMLU (acc): 63.25%
• TruthfulQA (mc2): 47.47%
• Winoground (acc): 78.30%
• GSM8K (acc): 46.78%
• DROP (f1): 49.59%
• 开放式LLM得分: 61.44%

训练参数

项目使用了一系列优化参数进行训练，包括：

• 学习率 (lr)：2e-4
• 调度器类型：余弦退火
• 权重衰减：0.0
• 优化器：paged_adamw_8bit
• 支持闪存注意力机制

使用方法

要使用该模型，用户可以使用 Alpaca 指令格式进行交互。例如：

你是一个智能编程助手。

### 指令:
在 C++ 中实现一个链表

### 响应:

扩展性和应用

Speechless-Code-Mistral-7b-v1.0 提供了多种量化参数选项的模型（如 GPTQ 和 GGUF），适用于不同的硬件环境，包括 CPU 和 GPU。用户可以根据自身的硬件条件选择合适的模型版本进行推理。

总结

Speechless-Code-Mistral-7b-v1.0 项目通过使用多种数据集和优化技术，成功地提升了模型在代码生成任务上的表现。无论是在准确性还是应用广度上，均为开发者提供了一种强有力的工具，极大地方便了他们的编程工作。