codefuse-ai/Awesome-Code-LLM
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टcodefuse-ai
कोड LLM और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग AI के लिए शोध पत्रों, डेटासेट और संसाधनों का एक व्यापक और क्यूरेटेड संग्रह।
Awesome-Code-LLM, लार्ज लैंग्वेज मॉडल और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के मिलन बिंदु के लिए एक निश्चित ज्ञान आधार के रूप में कार्य करता है। यह रिपॉजिटरी शोध को तार्किक अनुभागों में वर्गीकृत करती है, जिसमें आधारभूत मॉडल, कोड-विशिष्ट प्रशिक्षण तकनीकें, मूल्यांकन बेंचमार्क और विशेष डेटासेट शामिल हैं। यह स्वचालित कोड पूर्णता और बग डिटेक्शन से लेकर रिपॉजिटरी-स्तरीय विश्लेषण और सॉफ्टवेयर रखरखाव स्वचालन तक की गतिविधियों के व्यापक स्पेक्ट्रम को कवर करती है।
इसकी मुख्य विशेषताओं में TMLR-अनुक्रमित पत्रों की एक संरचित ग्रंथ सूची, उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के लिंक, और कोड जनरेशन की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए उपयोग किए जाने वाले विभिन्न मूल्यांकन मेट्रिक्स पर प्रलेखन शामिल है। ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स और शैक्षणिक सर्वेक्षणों की अद्यतन सूची बनाए रखकर, यह रिपॉजिटरी डेवलपर्स को उनके विशिष्ट कोडिंग कार्यों के लिए सही उपकरण पहचानने में मदद करती है, साथ ही शोधकर्ताओं को क्षेत्र के विकास का एक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करती है। यह उन लोगों के लिए एक आवश्यक संसाधन है जो सैद्धांतिक NLP शोध और व्यावहारिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुप्रयोगों के बीच की खाई को पाटना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─TMLR-अनुक्रमित पत्रों की सूची
- ├─व्यापक कोड-विशिष्ट डेटासेट
- └─सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो
🎯के लिए
- ├─AI शोधकर्ता
- ├─सॉफ्टवेयर इंजीनियर
- └─डेटा वैज्ञानिक