StarCoder TPS-Rechner

Offene Gewichte Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich 15.5B Parameter May 2023

Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..

Für dieses Modell berechnet

306 Karten, die es ausführen können

818 Karten, für die wir Spezifikationen haben

Kleinste Karte, die passt

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 20.1 tok/s

Schnellste Karte

B200

219 tok/s · 180 GB

Welche GPUs können laufen StarCoder?

Setze die Eingaben, lies die Antwort

Kontextlänge Token

Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..

Minimale Qualität

Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..

Suchkarten

Karten-VRAM

Zeige auch Karten, die es nicht ausführen können.

306 Karten passen

Berechnung

					Braucht	Quantisierung	Passend
219 tok/s 131–350 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
219 tok/s 131–350 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
175 tok/s 105–279 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
175 tok/s 105–279 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
140 tok/s 84–223 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
134 tok/s 80–214 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
134 tok/s 80–214 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
128 tok/s 77–205 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
115 tok/s 69–184 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q3_K_M	knapp
113 tok/s 68–182 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
113 tok/s 68–182 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
113 tok/s 68–182 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
108 tok/s 65–172 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
91.8 tok/s 55–147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
91.8 tok/s 55–147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
91.8 tok/s 55–147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
91.8 tok/s 55–147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
91.8 tok/s 55–147 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
69.9 tok/s 42–112 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
69.9 tok/s 42–112 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
58.3 tok/s 35–93 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
57.6 tok/s 35–92 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.1 GB	Q4_K_M	knapp
57.6 tok/s 35–92 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.1 GB	Q4_K_M	knapp
57.0 tok/s 34–91 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.3 GB	Q8_0	Komfortabel
56.1 tok/s 34–90 · niedrige Vertrauenswürdigkeit	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.3 GB	Q3_K_M	knapp

Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..

Aufgezeichnet

Volle Spezifikation

Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..

Ursprung

Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.

Organisation: Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich
Organisationsart: Industry,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Government,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Government,Academia,Research collective,Government
Land: United States of America, Canada, Germany, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, Singapore, Israel, Australia, Sweden, India, Netherlands, Spain
Veröffentlicht: 9 May 2023
Autoren: Raymond Li, Loubna Ben Allal, Yangtian Zi, Niklas Muennighoff, Denis Kocetkov, Chenghao Mou, Marc Marone, Christopher Akiki, Jia Li, Jenny Chim, Qian Liu, Evgenii Zheltonozhskii, Terry Yue Zhuo, Thomas Wang, Olivier Dehaene, Mishig Davaadorj, Joel Lamy-Poirier, João Monteiro, Oleh Shliazhko, Nicolas Gontier, Nicholas Meade, Armel Zebaze, Ming-Ho Yee, Logesh Kumar Umapathi, Jian Zhu, Benjamin Lipki…

Was es tut

Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.

Domain: Language
Aufgabe: Code generation
Numerisches Format: BF16

Größe

Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.

Parameter: 15.5B
Trainingsdaten: 203,750,000,000 tokens
Epochen: 1
Batch-Größe: 4,000,000

Training-Compute

Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.

Training-Compute: 8.5 × 10²² FLOP
Wie es etabliert wurde: Reported,Hardware

Der Trainingslauf

Was es physisch gekostet hat, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Wand gezogen hat.

Trainingshardware: NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Verwendete Chips: 512
Chip-Stunden: 320,256
Wand-Uhrzeit: 626 hours (26.1 days)
Hardware-Auslastung: MFU 22.7%
Stromverbrauch: 408.0 kW
Rechenkosten: $212,218

Verfügbarkeit

Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.

Gewichte: Open — downloadable
Modellzugang: Open weights (restricted use)
Training-Code: Unreleased

Wie es klassifiziert ist

Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.

Grundmodell: Yes
Warum es verfolgt wird: SOTA improvement
Aufzeichnungsgenauigkeit: Confident
Zitationen: 1,181

Quellen

Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.

Referenz: StarCoder: may the source be with you!
Zuletzt aktualisiert: 25 May 2026

Die Extreme

Die zehn schnellsten GPUs, die RUN. StarCoder

Sortiert nach geschätzten Tokens pro Sekunde, neueste Karte zuerst, wenn die Geschwindigkeiten gleich sind. Da die Generierung durch die Speichermenge begrenzt ist, folgt diese Reihenfolge der Bandbreite und nicht einem Gaming-Benchmark..

Die kleinsten GPUs, die immer noch laufen StarCoder

Die günstigste Route herein, nach Speichergröße. Ein enger Fit läuft das Modell, lässt aber nichts für ein längeres Gespräch übrig..

Was die Zahlen bedeuten

Die Hardware-Seite

Minimale Karte

P102-101

Benötigter Speicher

8.3 GB

Schnellste

219 tok/s

StarCoder erreicht eine Parameteranzahl von 15.5B. Das ist klein genug, dass Hardware selten das Hindernis ist, einschließlich bei Karten, die mehrere Jahre alt sind. Die Anzahl der Karten, die wir verfolgen, die es ausführen können: 306.

Am unteren Ende wird es von P102-101, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 10 GB, es mit einer Kompression von Q3_K_M und produziert etwa 20.1 Token pro Sekunde

Das schnellste Ergebnis kommt von B200, generieren ungefähr 219 Tokens pro Sekunde auf der Grundlage einer Speicherbandbreite von 8,000 GB/s.

Hintergrund

StarCoder wurde veröffentlicht von Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich, im Land aufgezeichnet als United States of America, während May 2023. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Government,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Government,Academia,Research collective,Government.

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet code generation.

Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.

Die Durchsatzwerte lesen

Die Hälfte der CARDS, die es halten, schaffen mehr als 20.4 Token pro Sekunde. Text schneller produzieren, als die meisten Menschen ihn lesen. 261 von ihnen

Da es dicht ist, liest es sich selbst pro Token, weshalb die Anordnung nach Geschwindigkeit unten so eng der Anordnung nach Speicherbandbreite folgt.

Die interne Architektur ist nicht in unserer Datenbank, daher wird der Speicher basierend auf der Anzahl der Parameter approximiert und entsprechend gekennzeichnet. Erwarten Sie, dass die tatsächliche Zahl abweicht, insbesondere bei langen Kontexten.

Wie es trainiert wurde

Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 8.5 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.

Training verbrauchte ein Korpus von etwa 203,750,000,000 Text-Tokens

Das Einschlusskriterium: sOTA improvement.

Schritt für Schritt

Wie wählt man eine GPU für StarCoder

Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..

01

Lese zuerst die MEMORY-Zahl

Beginne mit dem, was es tatsächlich benötigt, nämlich der Anforderung von StarCoder, benötigt ungefähr 8.3 GB bei einer Kompression von Q3_K_M. Kein Maß an Rechenleistung kompensiert eine Karte, die es nicht halten kann.
02

Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.

Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. StarCoder.
03

Entscheiden Sie, wie viel Kompression Sie akzeptieren werden.

Die Quantisierungs-Spalte variiert nach Karte, da eine größere Karte eine genauere Kopie hält., eine Kompression von Q3_K_M auf der kleinsten Karte, die passt. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
04

Nach Geschwindigkeit sortieren

Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für StarCoder. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist. Die Karte, die die Liste anführt, ist B200, bei 219 tok/s
05

Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.

Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von StarCoder. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
06

Überprüfen Sie die Karte von der anderen Seite

Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. StarCoder.

Antworten

StarCoder — Häufige Fragen

StarCoder— Wofür wird es verwendet?

Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von code generation. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.

StarCoder— Wo kann ich es herunterladen?

Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.

StarCoder— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?

Training verbrauchte etwa 8.5 × 10²² FLOP, auf Hardware erfasst als NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.

StarCoder— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?

Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 2.9 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.

StarCoder— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?

Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 306. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.

StarCoder— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?

Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 5. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.

StarCoder— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?

Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: 131–350 tok/s auf B200. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.

StarCoder— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?

Die kleinste Karte in unserem Katalog, die es hält, ist P102-101, mit einer MEMORY-KAPAZITÄT von 10 GB. Es führt das Modell mit einer Kompression von Q3_K_M verwenden von etwa 8.3 GB, und produziert ungefähr 20.1 Token pro Sekunde. Die Anzahl der Karten, die es insgesamt ausführen können: 306.

StarCoder— wie schnell ist es auf einer GPU?

Es hängt von der Karte ab. Das Schnellste, das wir berechnen, ist B200, ungefähr 219 Tokens pro Sekunde; die langsamste, die es immer noch ausführt, schafft erheblich weniger. Die Lesegeschwindigkeit liegt bei etwa zehn Tokens pro Sekunde, und die Anzahl der Karten, die das bewältigen: 261.

StarCoder— Wie viel VRAM benötigt es?

Es benötigt etwa 8.3 GB bei einer Kompression von Q3_K_M, welche das ist, was die kleinste Karte, die es ausführt, verwendet. Weniger Kompression braucht mehr: die Zahlen in der Spalte für den Speicher oben werden für jede Karte neu berechnet, da jede die am wenigsten komprimierte Version, die sie kann, speichert.

StarCoder— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 12 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 3080 Ti, halten 12 GB, führt es mit einer Kompression von Q4_K_M, verwenden von etwa 10.1 GB und generieren grob 57.6 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

StarCoder— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 16 GB?

Ja. Die GPU-Karte Tesla V100 SXM2 16 GB, halten 16 GB, führt es mit einer Kompression von Q6_K, verwenden von etwa 13.7 GB und generieren grob 44.9 Token pro Sekunde. Der Fit ist eng.

StarCoder— Kann ich es auf einer GPU mitführen? 24 GB?

Ja. Die GPU-Karte GeForce RTX 5090 D V2, halten 24 GB, führt es mit einer Kompression von Q8_0, verwenden von etwa 17.3 GB und generieren grob 36.6 Tokens pro Sekunde. Der Fit ist komfortabel.

StarCoder— Ist es Open-Source?

Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.

StarCoder— Wie viele Parameter hat es?

Es hat eine Parameteranzahl von 15.5B. "We trained a 15.5B parameter model". Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.

StarCoder— Wer hat es erstellt?

Es wurde veröffentlicht von Hugging Face,ServiceNow,Northeastern University,Mila - Quebec AI (originally Montreal Institute for Learning Algorithms),Carnegie Mellon University (CMU),Johns Hopkins University,Leipzig University,ScaDS.AI,Queen Mary University of London,Roblox,Sea AI Lab,Technion - Israel Institute of Technology,Monash University,CSIRO,Data61,McGill University,Saama,University of British Columbia (UBC),Massachusetts Institute of Technology (MIT),Technical University of Munich,IBM,University of Vermont,UnfoldML,SAP,University of Notre Dame,Columbia University,New York University (NYU),University of Allahabad,Discover Dollar,Toloka,Telefonica,Stanford University,Weizmann Institute of Science,Alan Turing Institute,Wellesley College,EleutherAI,Forschungszentrum Julich, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Academia,Government,Government,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Academia,Industry,Academia,Academia,Academia,Academia,Industry,Industry,Industry,Academia,Academia,Government,Academia,Research collective,Government.

StarCoder— Wann wurde es veröffentlicht?

Es wurde veröffentlicht in May 2023. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.

Quelle

Originalveröffentlichung

Letzte Aktualisierung des Protokolls 25 May 2026

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