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StarCoder2-Instruct: 完全透明和可自我对齐的代码生成

指令微调 是一种技术,它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是,在编程任务中,大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1 的模型,这是第一个完全自我对齐的大型代码模型,它是通过一个完全开放和透明的流程进行训练的。我们的开源流程使用 StarCoder2-15B 生成了成千上万的指令-响应对,然后用这些对来微调 StarCoder-15B 本身,而不需要任何人类的注释或者从大型专有 LLMs 中提取的数据。 StarCoder2-15B-Instruct-v0.1 https://hf.co/bigcode/starcoder2-15b-instruct-v0.1 StarCoder2-15B-Instruct 在 HumanEval 上的得分是 72.6,甚至超过了 CodeLlama-70B-Instruct 的 72.0 分! 在 LiveCodeBench 上的进一步评估表明,自我对齐的模型甚至比在从 ...

openGemini v1.2.0版本正式发布,IoT 场景性能大幅提升!

本文分享自华为云社区《openGemini v1.2.0版本正式发布,IoT 场景性能大幅提升!》,作者:华为云开源。 在openGemini v1.2.0版本中,我们为您带来了一系列令人振奋的内核优化,将您的体验提升到新的高度,这包括 针对IoT场景的性能优化,查询效率有极大的提升。 针对数据存储的优化,进一步节约磁盘空间,降低数据存储成本。 针对部分功能的优化,比如show tag keys,stream等,使得功能更加丰富。 新增了一部分内核的监控指标,进一步清楚了解内核的运行状态、行为和性能,帮助分析、定位和优化数据库性能。 此外,我们还进行了一系列的读写流程上的改进和修复,以提供更稳定和可靠的体验。 内核优化 IoT典型场景性能优化 本次版本针对IoT场景的写入和典型查询场景进行了优化,通过TSBS工具的测试结果可以看出,openGemini全面超越InfluxDB,最高提升了50倍。相比其他时序数据库,openGemini也是具有领先优势。 具体性能数据参考: https://docs.opengemini.org/zh/guide/introduction/perform...

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