Which dataset is used for fine-tuning CodeGen25-7B-multi resulting in CodeGen25-7B-mono?
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Tài liệu
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Lĩnh vực
- documentation, machine-learning
Hướng nghiên cứu
Review the CodeGen2.5 technical report and the CodeGen2 paper, then trace any cited training-data details related to converting CodeGen25-7B-multi to CodeGen25-7B-mono. Done means identifying the fine-tuning dataset from an authoritative project source and documenting the answer clearly; the issue does not name a target file.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
I have checked the CodeGen2.5 technical report and the CodeGen2 paper, but I cannot find a clue. Can you kindly provide some information about the details? Thank you ~
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 5.2k
- Fork
- 420
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của salesforce/CodeGen
-
Verify evals on Papers with CodeĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 45/100
salesforce/CodeGen#107 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 20/100
salesforce/CodeGen#104 ·
-
Độ khó 5/5 Hơn một tuần Mức phù hợp với người mới 25/100
salesforce/CodeGen#101 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 48/100
salesforce/CodeGen#95 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
salesforce/CodeGen#94 · 8 bình luận ·
Tất cả issue của salesforce/CodeGen
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
PedestrianDynamics/pyFDS-Evac#199 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
521xueweihan/HelloGitHub#3790 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
sandialabs/atlas-ui-3#978 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
area: tests perceived difficulty: 2
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
Nitjsefnie-Harness-Commons/daedalus#1255 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
hf-audiolm-qwen: `generate_until` hardcodes `.to("cuda")` and aborts on non-CUDA acceleratorsĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
EleutherAI/lm-evaluation-harness#4256 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày