AutoCoder
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AutoCoder

代码生成任务的新型模型,测试准确率高于GPT-4 Turbo。

AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型,其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo(2024年4月)和GPT-4o。与之前的开源模型相比,AutoCoder提供了一个新功能:它可以自动安装所需的包,并在用户希望执行代码时尝试运行代码,直到确定没有问题。

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    • AutoCoder简介概述

      AutoCoder是一个专为代码生成任务设计的新型模型,其在HumanEval基准数据集上的测试准确率超过了GPT-4 Turbo(2024年4月)和GPT-4o。与之前的开源模型相比,AutoCoder提供了一个新功能:它可以自动安装所需的包,并在用户希望执行代码时尝试运行代码,直到确定没有问题。

      需求人群:

      "目标受众为需要自动代码生成和验证的开发者和编程人员。AutoCoder通过提供高准确率的代码生成和自动包安装功能,帮助他们提高开发效率,减少手动调试代码的时间。"

      使用场景示例:

      开发者使用AutoCoder自动生成代码,提高开发速度。

      教育机构利用AutoCoder进行编程教学,帮助学生理解代码生成过程。

      企业采用AutoCoder进行代码质量控制,减少人为错误。

      产品特色:

      在HumanEval基准数据集上测试准确率达到90.9%,超过GPT-4 Turbo。

      能够自动安装所需的包,并在用户需要时尝试运行代码。

      提供了代码解释器,可以验证代码的正确性。

      提供了Web演示,包括代码解释器功能。

      模型可在Huggingface上获取,包括AutoCoder (33B)和AutoCoder-S (6.7B)。

      支持自定义环境并进行测试。

      使用教程:

      创建conda环境以准备测试环境。

      在HumanEval基准数据集上进行测试,获取测试结果。

      利用EvalPlus GitHub框架进行结果测试和后处理。

      在MBPP上进行测试,获取并后处理测试结果。

      在DS-1000上进行测试,获取并直接测试结果。

      安装gradio相关包并运行Web演示。

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