自动编码器(AutoCoder)是一种新的大型语言模型,最近在AI界引起了轰动。这个模型在著名的人类评估基准测试中超越了GPT-4 Turbo(2024年4月版)以及更新的GPT-4 Omni,这是一个令人印象深刻的成就。

自动编码器的独特之处在于它灵活的代码解释器。与受限于内置包的GPT-4 Turbo和Omni不同,自动编码器可以根据需要自动安装外部包,大大扩展了它可以处理的任务范围。这个特性使自动编码器能够应对更广泛的编码挑战。

另一个关键区别是代码解释器的调用方式。使用自动编码器,解释器只在用户需要验证代码时才被使用。相比之下,GPT-4 Turbo中的开放式代码解释器默认运行所有生成的Python代码,无需等待用户输入或代码验证。

自动编码器的出色表现可归因于其独特的训练过程。模型的训练数据是一个多轮对话数据集,由代理人互动和外部代码执行验证相结合而成。这种指令调整方法,我们之前已经讨论过,有助于模型学习生成高质量、可执行的代码。

总的来说,自动编码器的功能使它成为编码任务的一个非常有前景的开源模型。它在人类评估基准测试上超越最新的GPT-4模型,这证明了大型语言模型在代码生成和解释方面的进步。

AI EV指令架构分为两个主要阶段:教学阶段和自主学习阶段。

在教学阶段,该模型主要通过从教师模型(如GPT-4 Turbo或DeBERTa)蒸馏知识来学习。这个阶段包括四个关键步骤:

1. 初始化:模型初始化角色、对话消息和代码解释器。
2. 问题解决:模型描述问题并提供解决方案,将对话消息附加上问题描述。
3. 执行反馈:模型处理错误,提供自然语言描述,并修改代码模型。
4. 终止:如果程序成功执行,则将对话消息附加到完成对一个数据条目的分析,并过渡到数据评估阶段。

自主学习阶段是学生模型取代原始模型,同时担任提问者和程序员的角色。学生模型自主完成整个执行反馈过程,使其能够在不依赖教师模型的情况下继续学习和提高性能。

这种双阶段架构使AI EV指令模型能够以更有效和高效的方式学习和增强其代码解释能力,在人类评估基准测试上超越GPT-4 Turbo和GPT-4 Omni等最先进的模型。

专注于代码增强的新型大型语言模型AutoCoder,其数据集明显比其他最先进的面向编码的模型更加强大。以下是关键差异的分解:

• AutoCoder数据集:169k个数据样本,241轮对话,包括主函数、包安装、代码执行错误和修复。它还包含单元测试,以提高准确性。

• Magic Coder OSS指令:75k个数据样本,75轮对话。

• Magic Coder EAL指令:仅1,111个数据样本,111轮对话。

AutoCoderr训练数据中更大的数据集和更全面的对话轮次,为其带来了明显的优势。单元测试的纳入进一步增强了AutoCoder生成代码的准确性和可靠性。

与更大的语言模型(如LLaMA 7B和GPT-4 Omni Ultra)相比,AutoCoder也能保持自己的地位,展示了其在编码领域的出色表现。这个开源模型为开发人员提供了利用其功能的绝佳机会。

专注于代码生成和解释的新型大型语言模型AutoCoder,最近在人类评估基准测试中超越了GPT-4 Turbo(2024年4月版)和GPT-4 Omni,这是一个非常了不起的成就,因为这些模型此前被认为是代码相关任务领域的最先进模型。

AutoCoderr的一个关键优势是它能够访问和利用外部库,这与受限于内置包的GPT-4 Turbo模型不同。这种扩展功能使AutoCoder能够处理更广泛的任务和应用程序。此外,AutoCoder模型被设计为根据用户需求选择性地调用代码解释器,而不是像开放式代码解释器那样默认运行所有生成的代码。

在训练数据方面,AutoCoder拥有明显更大的数据集,与其他专注于编码任务的模型相比。AutoCoder数据集包含169,000个数据样本,241轮对话,包括主函数、包安装、代码执行错误和修复。这个全面的数据集使模型能够更有效地学习和提高其代码生成和解释能力。

与其他最先进的模型(如LLaMA 400B和GPT-4 Omni Ultra for Gemini)进行基准测试时,AutoCoder展示了其能够与这些大型机构语言模型竞争并超越它们的能力。这对于一个开源模型来说是一个了不起的成就,展示了AutoCoder成为代码相关任务领域有价值工具的潜力。

总的来说,基准测试结果突出了AutoCoder模型的出色功能,以及它在改变代码生成和解释方式方面的潜力。作为一个开源模型,AutoCoder为开发人员和研究人员提供了探索和利用其先进功能的绝佳机会。

新型大型语言模型AutoCoder在人类评估基准测试中超越GPT-4 Turbo和GPT-4 Omni,这是代码解释和生成领域的一个重大发展。这个基于DeepSE编码器架构的开源模型,提供了比其前辈更加多样化和强大的代码解释器。

AutoCoderr的一个关键特点是它能够自动安装外部包,扩展了其代码解释能力的范围。这与受限于内置包的GPT-4 Turbo相比是一个重大改进。根据用户需求选择性使用代码解释器是AutoCoder的另一个显著特点。

模型的训练数据,包括多轮对话数据集和结合代理人互动与外部代码执行验证的系统,为其出色的性能做出了贡献。将AutoCoder的数据集与其他最先进模型(如LLaMA 3 400B和GPT-4 Omni Ultra)进行比较,进一步突出了其优势。

总的来说,AutoCoder的引入代表了大型语言模型在代码相关任务方面发展的重大一步。其开源性质和增强功能使其成为开发人员和研究人员的宝贵工具,我们将很感兴趣地观察它如何继续发展并影响AI辅助编码领域。