bigcode/commitpackft|代码提交数据集|数据分析数据集

CommitPackFT是CommitPack的过滤版本，大小为2GB，仅包含高质量的提交消息，这些消息类似于自然语言指令。数据集包含277种语言，可以通过提供的GitHub链接进行重现。数据集的实例包括提交ID、文件名称、文件内容、提交主题、提交消息、编程语言、许可证信息和代码来源的仓库名称。数据集的结构包括数据实例、数据字段和数据分割信息。

原始信息汇总

数据集卡片 for CommitPackFT

数据集描述

• 数据集概述: CommitPackFT 是一个 2GB 的过滤版本数据集，源自 CommitPack，仅包含高质量的提交信息，这些信息类似于自然语言指令。
• 创建方式: 数据集可以通过这里提供的指令重新创建。
• 语言数量: 277 种

数据集结构

数据实例

一个示例数据如下：

json { "commit": "0c17311f7fd511f5dae8f8e4acc2dce1a2de3cf5", "old_file": "main.py", "new_file": "main.py", "old_contents": "import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

generate sample data

x_data = np.linspace(-5, 5, 20) y_data = np.random.normal(0.0, 1.0, x_data.size)

plt.plot(x_data, y_data, o) plt.show() ", "new_contents": "import math import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

generate sample data

x_data = np.linspace(-math.pi, math.pi, 30) y_data = np.sin(x_data) + np.random.normal(0.0, 0.1, x_data.size)

plt.plot(x_data, y_data, o) plt.show()

", "subject": "Change to sin() function with noise", "message": "Change to sin() function with noise ", "lang": "Python", "license": "mit", "repos": "MorganR/basic-gaussian-process" }

数据字段

所有分割的数据字段相同：

• commit: 唯一的提交 ID
• old_file: 提交前的文件名
• new_file: 提交后的文件名
• old_contents: 提交前的文件内容
• new_contents: 提交后的文件内容
• subject: 提交的主题（用于论文中的所有实验）
• message: 提交信息（通常与主题相同）
• lang: 编程语言
• license: 代码来源仓库的许可证，可选值包括 [mit, artistic-2.0, isc, cc0-1.0, epl-1.0, mpl-2.0, unlicense, unknown, apache-2.0, bsd-3-clause, agpl-3.0, lgpl-2.1, bsd-2-clause]
• repos: 代码来源的仓库名称（如果有多个，以逗号分隔）

数据分割

名称	兆字节	占总量的百分比	样本数	占总量的百分比
total	1545.02	100.0%	702062	100.0%
ruby	195.292	12.6401%	69413	9.887%
yaml	190.876	12.3543%	114320	16.2835%
python	132.68	8.5876%	56025	7.9801%
markdown	131.152	8.4887%	62518	8.9049%
javascript	125.008	8.091%	52989	7.5476%
json	86.744	5.6144%	39777	5.6657%
shell	66.864	4.3277%	31217	4.4465%
text	66.664	4.3148%	46588	6.6359%
php	60.22	3.8977%	24791	3.5312%
java	56.284	3.6429%	20635	2.9392%
html	48.42	3.1339%	20214	2.8792%
c#	26.84	1.7372%	9346	1.3312%
xml	23.676	1.5324%	9337	1.3299%
html+erb	23.104	1.4954%	10910	1.554%
c	21.08	1.3644%	8506	1.2116%
ini	21.04	1.3618%	11360	1.6181%
coffeescript	16.96	1.0977%	5513	0.7853%
swift	16.272	1.0532%	4849	0.6907%
restructuredtext	15.728	1.018%	6560	0.9344%
typescript	14.284	0.9245%	5868	0.8358%
c++	14.136	0.9149%	4992	0.711%
scss	13.208	0.8549%	6829	0.9727%
go	12.132	0.7852%	5004	0.7128%
scala	11.184	0.7239%	5040	0.7179%
haml	10.74	0.6951%	4415	0.6289%
css	9.364	0.6061%	5049	0.7192%
rust	7.244	0.4689%	2996	0.4267%
toml	5.584	0.3614%	3424	0.4877%
jsx	5.5	0.356%	2199	0.3132%
kotlin	5.368	0.3474%	2214	0.3154%
clojure	5.068	0.328%	2403	0.3423%
perl	4.988	0.3228%	2288	0.3259%
bitbake	4.464	0.2889%	1308	0.1863%
groovy	4.168	0.2698%	1486	0.2117%
twig	3.956	0.256%	1610	0.2293%
nix	3.84	0.2485%	1593	0.2269%
sql	3.74	0.2421%	2069	0.2947%
less	3.724	0.241%	1360	0.1937%
haskell	3.308	0.2141%	1389	0.1978%
handlebars	3.292	0.2131%	1429	0.2035%
unknown	3.048	0.1973%	1597	0.2275%
batchfile	2.984	0.1931%	1466	0.2088%
cucumber	2.588	0.1675%	976	0.139%
makefile	2.528	0.1636%	960	0.1367%
elixir	2.348	0.152%	1150	0.1638%
jade	2.348	0.152%	1119	0.1594%
cmake	2.268	0.1468%	981	0.1397%
powershell	2.064	0.1336%	991	0.1412%
slim	2.056	0.1331%	1052	0.1498%
emacs-lisp	1.972	0.1276%	1015	0.1446%
dart	1.96	0.1269%	765	0.109%
viml	1.956	0.1266%	1063	0.1514%
asciidoc	1.864	0.1206%	523	0.0745%
lua	1.852	0.1199%	920	0.131%
llvm	1.6	0.1036%	780	0.1111%
smarty	1.588	0.1028%	737	0.105%
diff	1.48	0.0958%	680	0.0969%
common-lisp	1.448	0.0937%	778	0.1108%
saltstack	1.412	0.0914%	617	0.0879%
vue	1.384	0.0896%	587	0.0836%
sass	1.364	0.0883%	705	0.1004%
fish	1.328	0.086%	813	0.1158%
erlang	1.192	0.0772%	480	0.0684%
freemarker	1.028	0.0665%	510	0.0726%
stylus	0.948	0.0614%	480	0.0684%
qml	0.936	0.0606%	368	0.0524%
hcl	0.912	0.059%	421	0.06%
html+django	0.848	0.0549%	399	0.0568%
mako	0.756	0.0489%	170	0.0242%
ada	0.728	0.0471%	265	0.0377%
ocaml	0.704	0.0456%	333	0.0474%
f#	0.656	0.0425%	254	0.0362%
elm	0.62	0.0401%	265	0.0377%
tex	0.564	0.0365%	307	0.0437%
rdoc	0.552	0.0357%	270	0.0385%
csv	0.532	0.0344%	375	0.0534%
protocol-buffer	0.524	0.0339%	181	0.0258%
smalltalk	0.46	0.0298%	284	0.0405%
arduino	0.456	0.0295%	225	0.032%
java-server-pages	0.452	0.0293%	173	0.0246%
scheme	0.42	0.0272%	213	0.0303%
groff	0.396	0.0256%	192	0.0273%
objective-c++	0.376	0.0243%

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CommitPackFT 数据集是对 CommitPack 数据集的筛选版本，仅包含高质量且类似自然语言指令的提交信息。构建过程包括从 GitHub 获取大量代码提交数据，然后通过筛选和过滤，保留那些高质量的提交信息，以便用于训练和评估代码大型语言模型。数据集的构建过程中，还使用了 OctoPack 工具进行数据处理，以确保数据的质量和一致性。

特点

CommitPackFT 数据集具有以下特点：1. 数据质量高，仅包含高质量的提交信息；2. 数据量庞大，包含超过 70 万个样本；3. 数据多样性丰富，涵盖了 277 种编程语言；4. 数据结构清晰，每个样本都包含提交 ID、文件名、文件内容、提交主题、提交消息、编程语言、许可证和代码仓库等信息。

使用方法

使用 CommitPackFT 数据集进行代码大型语言模型的训练和评估。具体使用方法如下：1. 下载 CommitPackFT 数据集；2. 使用数据集中的高质量提交信息进行代码大型语言模型的训练；3. 使用数据集中的样本进行代码大型语言模型的评估；4. 根据评估结果，对代码大型语言模型进行进一步的优化和改进。

背景与挑战

背景概述

在当代计算机科学领域，代码生成与理解是自然语言处理与编程语言研究的关键议题。CommitPackFT数据集正是为解决这一问题而创建的，它是一个由bigcode项目团队基于GitHub提交记录构建的高质量代码数据集，旨在为代码语言模型的指令微调提供基础。该数据集创建于2023年，由Niklas Muennighoff等人领导，是OctoPack项目的一部分，旨在通过过滤和筛选，提供高质量的、类似自然语言指令的代码提交信息。CommitPackFT数据集包含277种编程语言的高质量提交信息，对于提升代码语言模型的理解和生成能力具有重要意义，并对自然语言处理领域产生了深远的影响。

当前挑战

CommitPackFT数据集面临的主要挑战包括：1)数据筛选与质量保证的挑战，需要确保数据集中包含的提交信息都是高质量的、具有实际应用价值的指令性描述；2)跨语言处理的挑战，由于数据集涵盖了大量的编程语言，如何有效地处理跨语言信息，提高模型对不同编程语言的理解和生成能力是一个重要问题；3)数据集规模的挑战，虽然CommitPackFT已经是一个2GB的过滤版本，但如何进一步优化数据集，使其更适合于模型训练，同时保持数据的全面性和多样性，是一个值得探讨的问题。

常用场景

经典使用场景

CommitPackFT数据集在自然语言处理和代码生成领域具有广泛的应用。其最经典的使用场景之一是用于训练和评估代码生成模型。通过提供高质量的提交信息，该数据集有助于提高模型在理解和生成代码方面的能力。此外，CommitPackFT还常用于研究代码理解和代码补全任务，为研究人员提供了丰富的实验数据和基准。

实际应用

CommitPackFT数据集在实际应用中具有广泛的应用场景。例如，它可以帮助开发人员自动生成代码，提高开发效率。此外，该数据集还可以用于代码补全和代码重构任务，帮助开发人员快速修复代码错误和优化代码结构。此外，CommitPackFT还可以用于构建智能编程助手，为开发人员提供实时的代码建议和指导。

衍生相关工作

CommitPackFT数据集衍生了许多相关的研究工作。例如，基于CommitPackFT数据集，研究人员开发了OctoCoder和OctoGeeX等代码生成模型，这些模型在代码生成和代码理解任务上取得了显著的成果。此外，CommitPackFT还促进了代码生成和代码理解领域的研究，推动了相关技术和应用的发展。