上下文1.6万token的编程大模型来了！与Stable Diffusion出自同门，一次吃5个Python文件不费劲

一个Stable Diffusion还不够!Stability AI再放杀手锏，进击代码生成领域:

推出了一款自称具有革命性的编码工具StableCode。

敲重点的是，StableCode不仅支持Python、Go、Java、Javascript、C、Markdown、C++等多种编程语言。

还直接把上下文长度拉到16000个token。

好家伙，网友直呼疯批:

这波还直接戳中网友痛点:

上下文窗口16000token

官网显示，StableCode模型具有30亿参数，将提供基础模型、指令模型、长上下文窗口模型三种不同的模型，帮助开发人员编码。

StableCode在HPC（高性能计算）集群上，使用5600亿代码token的编程语言数据集starcoder-data对基础模型进行了训练。

StarCoder是HuggingFace和ServiceNow合作成立的开放科学合作组织BigCode于五月份开源的针对代码的大模型。

Stability AI首席研究科学家Nathan Cooper对VentureBeat表示:

对于复杂的编程任务，StableCode则针对特定用例进行了指令调优。

在基础模型的基础上，用约120000个Alpaca格式的“代码指令-回答”对训练了指令模型。

△StableCode指令生成对给定指令响应的代码。

此外，为了满足用户对上下文窗口长度的需求，StableCode的长上下文窗口模型直接将上下文窗口拉长至16000个token，是此前开源模型的2-4倍。

△与类似大小的模型（3B）进行的 Humaneval 基准比较。

不仅为用户提供了可单行、多行自动完成建议的工具，还允许用户同时查看编辑相当于五个中等大小的Python文件，允许更专业复杂的代码生成prompt。

下面是一个StableCode利用Pytorch深度学习库完成一个相对复杂的Python文件展示（灰色文本显示了StableCode的预测）。

使用了RoPE的方法

此外，StableCode也是用到了Transformer架构，不同于StarCoder用ALiBi（线性偏差的注意力）的方法定位模型输出，StableCode则是使用了RoPE(旋转位置嵌入)的方法。

Cooper表示:

StableCode目前还处于早期阶段，初始发布的目标是观察开发者如何接受和使用这个模型。

研究主管Christian Laforte也浅聊了StableCode的目标:

看到Stability AI再放大招的这波操作，有网友在去测试Github Copilot的路上来了个掉头:

还有网友希望“预定”下一次动作:

此外，StableCode目前已经开源啦!

参考链接:

[1]https://venturebeat.com/programming-development/stability-ai-launches-stablecode-an-llm-for-code-generation/

[2]https://twitter.com/StabilityAI/status/1688931312122675200

—完—

本文来源于量子位公众号，如有侵权请联系删除