StarCoder2：用于代码生成与分析的开源模型，提高开发效率

　　2月29日 消息:StarCoder2是一款专为代码生成和分析而设计开源模型，拥有3B、7B和15B参数版本，具备16384令牌上下文窗口，在3-4万亿Tokens上进行训练。其支持的600多种编程语言使其成为多领域开发者的得力助手。

　　StarCoder2的三种模型规模分别由 ServiceNow、Hugging Face 和 NVIDIA 进行训练，其中15B 规模的模型在多项评估中与33B + 规模的模型相匹敌。

　　15B模型在HumanEval上表现出色，达到46%的准确率，展现了其在自然语言处理领域的强大能力。为了提升模型性能，StarCoder2引入了分组查询注意力和滑动窗口注意力，并在1024x H100NVIDIA GPU上进行了训练。

　　StarCoder2的主要应用领域包括代码自动补全、代码修复、代码翻译、代码生成、学习与教育以及代码优化。对于代码自动补全，模型可以根据已有代码片段生成或推荐代码补全选项，显著提高了开发效率。同时，它还能识别代码中的错误或潜在问题，并提供修复建议，有助于提高代码质量。

　　StarCoder2支持600多种编程语言，使其成为一个强大的代码翻译工具，能够将一种编程语言的代码翻译成另一种语言的代码。基于自然语言描述，该模型还可以生成相应的代码实现，为开发者提供了快速实现功能的途径。

　　作为编程学习工具，StarCoder2帮助初学者理解编程概念和代码结构，从而提升他们的编程技能。此外，通过分析代码的执行效率和资源消耗，模型提供代码优化建议，有助于提高程序运行效率。

　　StarCoder2的推出为开发者提供了一个全方位的代码支持工具，不仅能够提高开发效率，还在代码质量、学习与教育以及代码优化等方面发挥着积极作用。