IBM watsonx Code Assistant detalles del modelo
watsonx Code Assistant
IBM watsonx Code Assistant está diseñado para acelerar el ciclo de vida del desarrollo de software y se basa en los modelos de código IBM Granite.
Programación general
Las fuentes de datos públicas utilizadas para entrenar los modelos incluyen:
- GitHub
- StarCoder
- CommitPack
- Asistente de codificación de vidrios
Java
Modelo de empresa Java mejorado para corrección, explicación, generación de pruebas unitarias y corrección. Este modelo aprovecha los nuevos datos de la empresa Java adaptados a estos casos de uso y un atasco de código de cientos de desarrolladores de IBM WebSphere.
Las fuentes de datos públicas utilizadas para entrenar los modelos incluyen:
- methods2test
- Código fuente y documentación de Jakarta EE
- Código fuente y documentación MicroProfile
Especificaciones de Yakarta EE
Copyright © 2016-2023, Eclipse Foundation y Copyright © 2016-2024, Eclipse Foundation AISBL. Este software o documento incluye material copiado o derivado de las especificaciones de JarkataEE disponibles en https://jakarta.ee/specifications/. Este software puede generar material que implemente, se copie o derive de los documentos aquí referenciados. El usuario es responsable de determinar si los requisitos de la licencia de especificación de la Fundación Eclipse ( https://www.eclipse.org/legal/efsl/ ) se aplican a los materiales generados.
MicroProfile Especificaciones y documentación API
Copyright © 2016-2023, Eclipse Foundation y Copyright © 2016-2024 Eclipse Foundation AISBL. Este software o documento incluye material copiado o derivado de los documentos de especificación MicroProfile de la Fundación Eclipse y de la documentación de la API MicroProfile de la Fundación Eclipse disponible en https://microprofile.io/specifications/. Este software puede generar material que implemente, se copie o derive de los documentos aquí referenciados. El usuario es responsable de determinar si los requisitos de la licencia de especificación de la Fundación Eclipse ( https://www.eclipse.org/legal/efsl/ ) se aplican a los materiales generados.
Otros (como lenguaje natural y matemáticas)
Las fuentes de datos públicas utilizadas para entrenar los modelos incluyen:
- MathInstruct
- OpenWebMath
- S2ORC: el corpus de investigación abierto de Semantic Scholar
- RedPajama 1T
- Stack Exchange
- Wikimedia