BigCode释出高效能程式码生成模型StarCoderBase，与为Python调校的StarCoder，效能超越GitHub Copilot初期版本所用的OpenAI code-cushman-001模型：
- BigCode昨晚发布了基于源代码和自然语言文本训练的编程语言生成模型StarCoder。其训练数据包含超过80种不同的编程语言，以及从github issues和commits以及notebooks中提取的文本。
- StarCoder的基座模型StarCoderBase拥有155亿个参数，支持80多种编程语言、8192个token的上下文。StarCoder是在基座模型上额外使用350亿Python语言的Token训练而成的。
Github地址：https://github.com/bigcode-project/starcoder 项目地址：https://www.bigcode-project.org/BigCodeProject 论文地址：https://drive.google.com/file/d/1cN-b9GnWtHzQRoE7M7gAEyivY0kl4BYs/view 体验地址：https://huggingface.co/spaces/bigcode/bigcode-playground
开放科学协作组织BigCode选在星战日，发布论文〈StarCoder : May the source be with you!〉，并释出150亿参数的大型语言模型StarCoderBase，以及进一步为Python调校的StarCoder模型。
两个模型皆使用大量GitHub上的授权程式码进行训练，是目前所有开放程式码生成模型中效能最佳的模型，甚至已经超过GitHub Copilot初期版本所使用的OpenAI code-cushman-001模型。
其评估结果表明，StarCoderBase优于所有支持多种编程语言的开放编程语言模型，并且媲美或优于OpenAI code-cushman-001模型。此外，StarCoder在Python上的性能优于所有经过微调的模型，在HumanEval上可以达到40% pass@1，并在其他编程语言上仍然保持其性能。
ServiceNow研究院与Hugging Face所合作成立的BigCode，是一个开放科学协作组织，该组织目标是负责任地开发程式码生成大型语言模型。在2022年底，BigCode先释出了一个仅有11亿参数的高效能程式语言模型SantaCoder，可生成和填充Python、Java与JavaScript程式码。SantaCoder模型虽小，但效能已经比起拥有67亿参数的InCoder，以及27亿参数的模型CodeGen-multi还要好。
StarCoderBase是更大型的程式码生成模型，开发团队使用大量的程式码训练，涵盖80多种程式语言、Git提交、GitHub问题和Jupyter笔记本，模型总共从1兆输入的文字单位（Token）中学习。开发团队另外用350亿个Python Token微调，生成StarCoder模型。
StarCoder模型的优点之一，是可以处理比其他大型语言模型更多的输入，可以接受高达8,000个Token，而这将能支援更多样的应用，像是经过一系列的对话指示，便可使StarCoder成为技术助理。而StarCoder也能胜任一般程式码生成模型所能达成的任务，像是自动完成程式码，遵循指令修改程式码，以及用自然语言解释程式码片段等。
开发团队将StarCoder与类似模型，以Python基准测试HumanEval进行测试，了解StarCoder与其他模型在能力上差异。实验发现，虽然无论是StarCoderBase还是StarCoder，模型规模都较PaLM、LaMDA和LLaMA小得多，但是表现却更好，并且也能比Salesforce CodeGen-16B-Mono和OpenAI code-cushman-001模型生成更好的结果。
由于StarCoder是一个多语言模型，因此开发团队也使用MultiPL-E基准测试进行比较，在多语言上，StarCoder表现比OpenAI code-cushman-001模型更好，并在资料科学DS-1000基准测试上，击败其他开放存取模型。
