文芸グラフィックの分野で非常に人気となっている Stability AI は、本日、2024 年向けの最初の新しい AI モデルである Stable Code 3B を発表しました。名前が示すように、Stable Code 3B は補助コード タスクに重点を置いた 30 億のパラメータ モデルです。 専用の GPU なしでラップトップ上でネイティブに実行でき、Meta の CodeLLaMA 7B などの大型モデルに匹敵するパフォーマンスを提供します。 2023 年末までに、Stability AI は、テキスト生成用の StableLM Zephyr 3B モデルなど、より小型でコンパクトで強力なモデルの開発を推進し始めました。 2024年の到来とともに、Stability AIは年初に2024年最初の大規模言語モデルであるStable Code 3Bをリリースするために休みなく取り組んできました。実際、このモデルのプレビュー版であるStable Code Alpha 3Bは、早くも昨年8月にリリースされました。それ以来、Stability AIは着実に技術を改善してきました。新しいバージョンの Stable Code 3B はコード補完用に設計されており、さまざまな追加機能が備わっています。 CodeLLaMA 7b と比較すると、Stable Code 3B はサイズが 60% 小さくなっていますが、プログラミング タスクでは同等のパフォーマンスを実現します。 Stable Code 3B は、MultiPL-E ベンチマークで SOTA パフォーマンスを実現します (同様のサイズのモデルと比較)。たとえば、Stable Code 3B は、Python、C++、JavaScript、Java、PHP、および Rust プログラミング言語で StarCoder よりも優れたパフォーマンスを発揮します。 研究Stable Code 3BはStable LM 3Bに基づいてトレーニングされており、Stable LM 3Bトレーニングトークンの数は4兆に達します。さらに、Stable Codeはソフトウェアエンジニアリングにおける特定のデータ(コードを含む)をトレーニングに使用します。 Stable Code 3B は、より多くの機能を提供し、複数の言語で優れたパフォーマンスを発揮し、FIM (Fill in the Middle、新しいトレーニング手法) 機能のサポートやコンテキスト サイズのスケーリング機能など、その他の利点もあります。基本の安定コードは、最大 16,384 トークンのシーケンスでトレーニングされ、ロータリー埋め込みを使用した CodeLlama と同様のアプローチに従います。ロータリー埋め込みでは、オプションで最大 1,000,000 個のロータリー ベースの変更が可能になり、モデルのコンテキスト長がさらに 10 万トークンまで拡張されます。 モデル アーキテクチャの点では、Stable Code 3B モデルは、LLaMA アーキテクチャに似た純粋なデコーダー トランスフォーマーですが、次の変更が加えられています。
電車トレーニングデータセット Stable Code 3B のトレーニング データセットは、Falcon RefinedWeb、CommitPackFT、Github Issues、StarCoder など、HuggingFace Hub で提供されるオープン ソースの大規模データセットをフィルタリングして混合したもので構成されており、さらに数学の分野のデータが追加されています。 トレーニングインフラ
最後に、Stable Code 3B のパフォーマンスを見てみましょう。 Stable Code 3B のより詳細な技術レポートは後日公開される予定ですので、どうぞお楽しみに。 |
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