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CodeShell Technical Report: CodeShell-Base Model Development and Performance Evaluation
핵심 개념
Large language models like CodeShell-Base enhance code comprehension and generation efficiency.
초록
Abstract:
- Large language models for programming languages boost coding development workflows.
- CodeShell-Base integrates Grouped-Query Attention and Rotary Positional Embedding into GPT-2.
Introduction:
- CodeLLMs revolutionize software development by automating tasks and enhancing productivity.
- Three main categories: pre-training from scratch, pre-training from existing LLM, Instruct Tuning.
Data:
- Data collection from GitHub repositories with meticulous filtering processes.
Model:
- CodeShell leverages GPT-2 with advanced techniques for efficient architecture design.
Training:
- AdamW optimizer used with a cosine annealing schedule for training batches processing 4 million tokens.
Results:
- CodeShell outperforms existing models in code generation tasks across multiple languages.
Conclusion:
- High-quality data is crucial for large model performance, as demonstrated by CodeShell's success.
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arxiv.org
CodeShell Technical Report
통계
100 billion high-quality pre-training data from GitHub curated.
CodeShell trained on 500 billion tokens surpasses other models.
Context length increased to 8K enhances code processing capability.
인용구
더 깊은 질문
How can the selection of high-quality code be further improved to address more complex coding tasks?
高品質なコードの選択をさらに向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、より多様なソースからデータを収集し、異なるタイプや難易度のコーディングタスクをカバーすることが重要です。これにより、モデルが複雑で多様な問題に対応できる能力が向上します。
次に、高度な自動化技術や人間の専門知識を組み合わせて、コード品質評価基準を強化することも有効です。例えば、専門家が作成したテストケースやレビュー結果を活用して、モデルが生成したコードの正確性やセキュリティを評価する仕組みを導入することで、より信頼性の高いコード選択基準を確立できます。
また、自然言語処理技術や機械学習手法を活用して、「良質な」コードパターンや解決策パターンを特定し学習させることも考えられます。これによってモデルは複雑な問題への対応力や柔軟性が向上し、高度なコーディングタスクにも効果的に対処できる可能性があります。
How can the potential drawbacks or limitations of relying solely on large language models like CodeShell in software development be mitigated?
大規模言語モデル（LLM）だけに依存する際の潜在的欠点や制限事項はいくつかあります。例えば、「ブラックボックス」性や透明性不足からくる予測不能性・説明困難さ、特定ドメインへの適合不足等です。
これらは以下方法で緩和され得ます：
トランスペアレンシー強化: LLM の内部動作および意思決定プロセスへ洞察提供
ファインチューニング: 特定業界/ドメインニーズへ最適化
監督付与: 人間エキスパートフィードバック取込
以上戦略実行すれば，LLM使用時生じうる問題点低減及その利用効率改善可期待され得ます．
How can the principles and strategies used in developing large language models be applied to other fields beyond programming?
大規模言語モデル開発原則及戦略他分野展開可能．具体的施策如下：
医療診断: 病歴記録,画像診断等医療情報解析支援
金融サービス: リスク管理,投資判断等金融分野予測精度向上
教育支援: 学生個々ニーズマッチング,教材提案促進等学校教育改善
この他，製造業,物流業務最適化，市場予測，天気予報改善等幅広範囲産業各所需要充足可期待され得．
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