文章目录WizardCoder:EmpoweringCodeLargeLanguageModelswithEvol-InstructNewsComparingWizardCoderwiththeClosed-SourceModels.ComparingWizardCoderwiththeOpen-SourceModels.CallforFeedbacksUnofficialVideoIntroductionsContentsOnlineDemoFine-tuningInferenceEvaluationHumanEval

这几天，代码大模型领域又热闹了起来！先是Meta开源代码专用大模型 CodeLlama，且免费商用。效果也非常好，CodeLlama在HumanEval和MBPP代码数据集上的一次生成通过率（pass@1）轻松超越GPT-3.5，其中「Unnatural」版本的pass@1逼近了原始GPT-4（OpenAI在今年3月GPT-4技术报告中的数据）。CodeLlama发布仅一天，来自 Phind 组织的研究人员用微调的CodeLlama-34B在HumanEval评估中击败了GPT-4。他们的两个模型Phind-CodeLlama-34B-v1以及Phind-CodeLlama-34B-Pytho

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Github链接：https://github.com/nlpxucan/WizardLM/tree/main/WizardCoder论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.08568作为大语言模型（LLM）最重要也最具挑战性的能力之一，代码生成与补全同时吸引了AIGC学术界与工业界广泛研究和关注。根据OpenAI相关技术报告，GPT4在HumanEval经典代码生成与补全任务中取得了惊人的成绩，一次通过率高达85%以上！与此同时，在开源领域，由HuggingfaceBigCodeProject主导发布的StarCoder更进一步提升了开源模型在这一领域的表现，达到了新