突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代 1.CodeShell简介 CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。它拥有70亿参数，经过对五千亿Tokens的训练，并具有8192的上下文窗口长度。CodeShell在权威的代码评估Benchmark（HumanEval与MBPP）上取得了同等规模最好的性能。这个项目为多语言代码处理和理解提供了有力的工具 能力点 强大的性能：CodelShell在HumanEval和MBPP上达到了7B代码基座大模型的最优性能 完整的体系：除了代码大模...

多模态对比语言图像预训练CLIP：打破语言与视觉的界限 一种基于多模态（图像、文本）对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下，使用自然语言来预测最相关的文本片段，而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，具备出色的零射击能力，可以应用于多种多模态任务。 多模态对比语言图像预训练（CLIP）是一种神经网络模型，它通过多模态对比训练来学习图像和文本之间的关联。与传统的单模态预训练模型不同，CLIP能够同时处理图像和文本，从而更好地理解它们之间的语义关系。 CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3，是一种自回归语言模型。它通过对比学习来学习图像和文本之间的映射关系...