The output is comments, not code
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python, pytorch
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 5.2k
- Fork
- 420
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
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Come iniziare
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