Nvidia、Hugging Face 和 ServiceNow 推出新款 StarCoder2 大型語言模型，提升程式碼生成能力。

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Nvidia、Hugging Face 和 ServiceNow 已經推出了 StarCoder2，一套先進的開放訪問大型語言模型（LLMs），旨在提升 AI 驅動的程式碼生成能力。這些模型目前提供三種大小，已在超過 600 種程式語言上進行訓練，包括一些相對冷門的語言，使企業能夠精簡開發工作流程中的各種程式碼任務。作為開放 BigCode 項目的組成部分——這是一項由 ServiceNow 和 Hugging Face 共同發起的合作倡議——這些模型倡導負責任地使用 LLMs 進行程式碼生成，並根據開放負責任 AI 授權協議（OpenRAIL）提供免版稅使用。

“StarCoder2 充分展示了開放科學合作與負責任 AI 實踐的力量，”ServiceNow StarCoder2 開發團隊負責人 Harm de Vries 表示。“這一尖端模型提升了開發人員的生產力，讓各種規模的組織都能平等獲取程式碼生成 AI，實現其商業潛力。”

StarCoder2：滿足多樣需求的三款模型

原版 StarCoder LLM 擁有一個 15B 參數模型，訓練使用 80 種程式語言。而 StarCoder2 則推出了三種不同大小的模型——3B、7B 和 15B，這些模型是在 619 種程式語言上進行訓練的。其訓練數據集 The Stack 的大小超過前作的七倍。

值得注意的是，新訓練技術的實施提升了模型理解和生成低資源語言程式碼（如 COBOL）以及數學表達式和程式碼討論的能力。3B 模型利用 ServiceNow 的 Fast LLM 框架，7B 模型則使用 Hugging Face 的 nanotron 框架，兩者都旨在高效生成文本轉程式碼和文本轉工作流程，並降低計算需求。15B 模型則使用 Nvidia NeMo 雲原生框架和 Nvidia TensorRT-LLM 軟體進行優化。

協作創新：ServiceNow、Hugging Face 和 Nvidia

儘管這些模型在不同程式碼場景下的效能尚待觀察，但初步測試顯示，3B 模型的性能可與原始的 15B StarCoder LLM 相媲美。企業團隊可以利用自己的組織數據對這些模型進行定制，應用於程式碼生成、工作流程自動化、程式碼補全、高級總結和代碼片段檢索等多種用途。

廣泛的訓練提升了模型提供準確且考慮上下文的預測能力，從而加快開發進程，讓工程師能專注於更重要的挑戰。Nvidia 應用研究副總裁 Jonathan Cohen指出：“每個軟體生態系統都具有獨特的程式語言，而程式碼 LLM 可以促進各行各業在效率和創新上的重大進步。我們與 ServiceNow 和 Hugging Face 的合作，提供安全、負責任開發的模型，擴大了全球社區對可責任生成 AI 的獲取。”

開始使用 StarCoder2

StarCoder2 系列中的所有模型均根據 Open RAIL-M 許可證提供，無需支付版稅。相關支援程式碼可在 BigCode 項目的 GitHub 倉庫中找到，模型也可從 Hugging Face 下載。此外，15B 模型可通過 Nvidia AI 基金會訪問，開發者可以直接從瀏覽器或透過 API 進行實驗。

儘管 StarCoder 在 AI 驅動的程式碼生成領域取得了重要進展，但它並非獨樹一幟。與此同時，像 OpenAI 的 Codex（支援 GitHub Copilot）、亞馬遜的 CodeWhisper 以及 Replit 和 Codenium 等競爭對手也在探索 LLM 在應用開發中的潛力。

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