bigcode/ta-prompt

该数据集专用于与starcoder模型进行上下文学习的提示。模型是一个自回归语言模型，训练于代码和自然语言文本上，可以通过在8192个标记的上下文窗口前添加对话，将其转变为AI技术支持助手。数据格式为包含多个人类与助手之间对话的.txt文件。使用案例包括代码到文本、文本到代码、代码到代码、文本到文本以及通用问答。工作范围强调了模型专注于编码任务，不适用于通用问题。

原始信息汇总

数据集概述

许可证

• 类型: Apache-2.0

语言

• 包含: 代码

编程语言

• 支持: Java, JavaScript, Python

数据集内容

• 目的: 用于在starcoder模型上进行上下文学习的提示集合。
• 模型特性: 自回归语言模型，训练于代码和自然语言文本，可转变为AI技术助手。
• 上下文窗口: 8192个令牌。

格式

• 文件类型: .txt

• 内容结构: 包含多轮人类与助手的对话，格式如下：

  ---

  Human: <instruction> Assistant: <answer>

  ---

  Human: <instruction> Assistant: <answer> Human: <instruction> Assistant: <answer> . . .

使用案例

• 代码到文本:
  • 分析代码目的
  • 识别代码中的错误
• 文本到代码:
  • 编写/设计/实现功能
• 代码到代码:
  • 代码语言转换
• 文本到文本:
  • 解释技术概念
• 通用问答:
  • 自我介绍
  • 目的说明

工作范围

• 限制: 对于通用问题，模型可能不输出相关答案。
• 建议: 对于代码请求的输出，应进行后处理后再测试。