The output is comments, not code
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, pytorch
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
Start with the Python reproduction script and the Salesforce/codegen25-7b-mono_P checkpoint linked in the report. Reproduce the generation with the shown Java prompt, then investigate why the output remains comments; done means the same prompt produces the requested Java class code rather than only comments.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
The output is comments, not code
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_path="/home/ubuntu/model_test/THUDM/codegen"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path)
prompt = "// language: Java\n // Write a class with fields for name, ID, age, address, and company\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
sample = model.generate(**inputs, max_length=128)
print(tokenizer.decode(sample[0]))
output：
// language: Java
// Write a class with fields for name, ID, age, address, and company
// and a constructor that takes the name, ID, age, address, and company as parameters
// and initializes the fields.
//
// Write a method that returns the age of the employee.
//
// Write a method that returns the address of the employee.
//
// Write a method that returns the company of the employee.
//
// Write a method that returns the name of the employee.
//
// Write a method that returns the ID of the employee.
//
model use this
Salesforce/codegen25-7b-mono_P · HF Mirror
https://hf-mirror.com/Salesforce/codegen25-7b-mono_P
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 5.2k
- Forks
- 420
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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