SkyCode是由奇点智源发布的多语言开源编程大模型，采用GPT3模型结构，使用海量的代码进行训练。支持Java, JavaScript, C, C++, Python, Go, shell等多种主流编程语言，并能理解中文注释。模型可以对代码进行补全，进行解题等操作，使您从编程中解放出来，专心于解决更大的问题。

1. 技术优势一 ：涵盖多种编程语言

   不同的编程语言着重于解决不同平台、环境下的问题，不同的编程语言都有自己存在的理由。奇点智源SkyCode能够生成的代码，不仅包括使用广泛的JavaScript、python、Java、C等，还涵盖了php、go、swift等共计十余种编程语言，使不同语言的使用者都能来体验SkyCode强大的代码生成能力。

2. 技术优势二：针对中文注释进行优化

   曾经在预训练大模型领域，一直是被英文社区主导着，依托于GPT3的代码生成模型有着同样的问题。奇点智源凭借深耕中文模型的经验，针对中文的特点，优化创新使用了独特的中文编码方式，更加符合中文的语言习惯，使得模型对中文注释的理解能力更为优秀。

3. 技术优势三：极其出色的解题能力

   在体现代码生成模型解题能力的HumanEval数据集上，奇点智源SkyCode的解题能力也远高出其他开源模型。

   model	pass@1	pass@10	pass@100
   GPT-Neo 1.3B	4.79%	7.47%	16.30%
   GPT-Neo 2.7B	6.41%	11.27%	21.37%
   GPT-J 6B	11.62%	15.74%	27.74%
   SKY_code(2.6B)	12.84%	21.07%	35.97%

   可以看到，参数量2.6B的SkyCode在解题能力上不仅高出参数较少的GPT-Neo 1.3B许多，也远高于参数量相当的GPT-Neo 2.7B模型。即使对比参数量更高的GPT-J 6B模型，SkyCode的解题能力也更强。在更能体现解题能力上限的pass@100指标上，SkyCode超出GPT-J的净值为8.23%。

• [2022.12.15] 昆仑天工AIGC发布会

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推荐
transformers>=4.18.0

# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import GPT2LMHeadModel
from transformers import AutoTokenizer
from transformers import TextGenerationPipeline

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("SkyWork/SkyCode")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SkyWork/SkyCode", trust_remote_code=True)
text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer, device=0)
input_str = "if __name__"
max_new_tokens = 40
print(text_generator(input_str, max_new_tokens=max_new_tokens, do_sample=True))

https://huggingface.co/SkyWork/SkyCode

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