論文の概要: Scaling Granite Code Models to 128K Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13739v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 17:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 14:21:47.883946
• Title: Scaling Granite Code Models to 128K Context
• Title（参考訳）: グラファイトコードのモデルを128Kコンテキストにスケーリングする
• Authors: Matt Stallone, Vaibhav Saxena, Leonid Karlinsky, Bridget McGinn, Tim Bula, Mayank Mishra, Adriana Meza Soria, Gaoyuan Zhang, Aditya Prasad, Yikang Shen, Saptha Surendran, Shanmukha Guttula, Hima Patel, Parameswaran Selvam, Xuan-Hong Dang, Yan Koyfman, Atin Sood, Rogerio Feris, Nirmit Desai, David D. Cox, Ruchir Puri, Rameswar Panda,
• Abstract要約: 本稿では,最大128Kトークンの効率的なコンテキストウィンドウをサポートする長文グラナイト符号モデルを提案する。 2K/4Kから128KまでのGranite 3B/8B符号モデルのコンテキスト長のスケーリングソリューションは、軽量な継続事前トレーニングで構成されている。 私たちは、研究と商用の両方のために、Apache 2.0ライセンスの下で、長いコンテキストのGraniteコードモデルをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.33217431348284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces long-context Granite code models that support effective context windows of up to 128K tokens. Our solution for scaling context length of Granite 3B/8B code models from 2K/4K to 128K consists of a light-weight continual pretraining by gradually increasing its RoPE base frequency with repository-level file packing and length-upsampled long-context data. Additionally, we also release instruction-tuned models with long-context support which are derived by further finetuning the long context base models on a mix of permissively licensed short and long-context instruction-response pairs. While comparing to the original short-context Granite code models, our long-context models achieve significant improvements on long-context tasks without any noticeable performance degradation on regular code completion benchmarks (e.g., HumanEval). We release all our long-context Granite code models under an Apache 2.0 license for both research and commercial use.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最大128Kトークンの効率的なコンテキストウィンドウをサポートする長文グラナイト符号モデルを提案する。 2K/4Kから128KまでのGranite 3B/8Bコードモデルのコンテキスト長のスケーリングソリューションは,リポジトリレベルのファイルパッキングと長サンプル長コンテキストデータを用いて,RoPEベース周波数を徐々に増加させることにより,軽量な継続事前トレーニングで構成されている。 また、長文サポート付き命令調整モデルもリリースし、長いコンテキストベースモデルをパーミッシブライセンスの短文と長文の命令応答ペアの組み合わせで微調整する。 従来のショートコンテクストのGraniteコードモデルと比較しながら、私たちの長期コンテキストモデルは、通常のコード補完ベンチマーク(HumanEvalなど)で顕著なパフォーマンス劣化を伴わずに、長期コンテキストタスクにおいて大幅な改善を実現しています。 私たちは、研究と商用の両方のために、Apache 2.0ライセンスの下で、長いコンテキストのGraniteコードモデルをリリースします。

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