StarCoder2 是一种专为开发人员设计的高级开源编码语言模型，正在提供三种具有不同参数大小的变体：30 亿、70 亿和 150 亿。它是 Starcoder 系列的最新版本，并已接受过大量编程语言和令牌的训练。该模型以其在各种基准测试中的性能而著称，特别是在数学和编码推理方面，以及在支持几种低资源语言方面。BigCode 正在发布 StarCoder2，这是下一代经过透明训练的开放代码 LLM。所有 StarCoder2 变体都在 The Stack v2 上进行了训练，这是一个新的大型高质量代码数据集。

StarCoder2 LLM 是一种复杂的语言模型，它经过了大量数据的训练——准确地说是 4 万亿个代币。它熟悉 600 多种编程语言，这意味着它很可能理解您正在使用的编程语言。该模型具有三个不同的版本，其中最强大的版本具有 150 亿个参数，旨在帮助您比以往更高效地完成代码并解决编程问题。

• StarCoder2-3B 在 The Stack v2 的 17 种编程语言上接受了 3+ 万亿个代币的训练。
• StarCoder2-7B 在 3.5+ 万亿个代币上接受了 The Stack v2 的 17 种编程语言的训练。
• StarCoder2-15B 在 The Stack v2 的 600+ 编程语言上接受了 4+ 万亿个代币的训练。

该模型的训练令人印象深刻，这要归功于 Stacked Version 2 数据集。该数据集是软件源代码和历史部署数据的宝库，收集自 Software Heritage 的大量档案。这种合作关系导致了一个不仅庞大而且质量非常高的数据集。它包括一种检测许可和更好过滤的新方法，这为模型的高级功能奠定了坚实的基础。

在性能方面，StarCoder2 确实脱颖而出。它已经与 DeepSeaCoder 和 CodeLlama 等其他模型进行了测试，并显示出卓越的结果，尤其是在涉及编码中的数学和逻辑推理的任务中。但这不仅仅是关于大语言;该模型还支持几种未被广泛使用的语言，展示了其适应性。

这些不是空洞的吹嘘。有扎实的研究和在线演示支持这些说法。您可以查看这些内容，看看 StarCoder2 的功能如何。

现在，让我们谈谈如何实际使用此工具。LM Studio 平台使您可以轻松地将 StarCoder2 引入您的项目。它的设计对用户友好，因此您不必费力地在开发环境中启动和运行模型。对于那些对语言模型性能感兴趣的人，Evo+ 框架可以提供帮助。它提供了一组指标，可让您更准确地了解模型的性能。

但 StarCoder2 不仅仅是一个工具;它也是通往社区的门户。有一个私人 Discord 频道，像您这样的开发人员可以在这里连接、共享 AI 资源并跟上 AI 和语言建模的最新动态。在这里，您可以从其他也在探索编码前沿的人那里获得支持和灵感。

StarCoder2 LLM 不仅仅是一个语言模型。这是一个结合了广泛培训、一流表现和支持性社区的资源。借助 LM Studio 等工具，它已准备好成为您编码工具包中不可或缺的一部分。无论您是在从事复杂的项目还是刚刚起步，StarCoder2 都能提供一些东西来增强您的编码体验。