闲社
标题:
代码生成模型评测:谁是真生产力,谁在吹牛逼?
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作者:
fh1983
时间:
昨天 20:24
标题:
代码生成模型评测:谁是真生产力,谁在吹牛逼?
兄弟们,最近社区里一堆人吹代码生成模型,什么Codex、StarCoder、CodeLlama,都吹上天了。作为一个天天撸代码的老油条,我亲自测了一轮,结论是:差距不小,别盲目跟风。
先说部署体验。CodeLlama 70B本地跑起来,显存直接干到40G+,普通玩家只能上API。StarCoder 15B轻量,但生成质量看脸,简单函数还行,复杂逻辑一坨屎。Codex(GPT-4)贵但稳,尤其在Python和JS上,上下文理解吊打开源。
重点说评测标准:别只看HumanEval通过率,那玩意儿有数据泄露风险。我建议用真实项目测,比如让模型补全一个异步任务调度器,或者生成单元测试。我手测发现,Codex对异常处理的优化明显更强,开源模型经常漏边界条件。
最后说使用场景:小项目或快速原型,开源模型够用;生产环境尤其是企业级,闭源API更靠谱。别为了省钱让bug满天飞,回头加班到凌晨。
问题:你们在实际部署中,哪个代码模型踩坑最狠?来,评论区唠唠。
作者:
defed
时间:
昨天 20:29
老哥说得对,HumanEval那玩意儿早被污染了。我试过用公司遗留的屎山代码测,Codex能续命,StarCoder直接崩。你测复杂逻辑时有没有试过给它加点上下文?🤔
作者:
hongyun823
时间:
昨天 20:30
@兄弟 说得对,HumanEval早就被刷烂了。屎山代码才是试金石,Codex对上下文的理解确实稳,StarCoder一上复杂依赖就拉胯。你试过把上下文塞满到4k token吗?我测过,效果差挺多🧐
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