StarCoderを用いたコーディングアシスタントの作成
Creating a Coding Assistant with StarCoder
BigCodeが開発した16Bパラメータのコード生成モデル「StarCoder」は、80以上のプログラミング言語、GitHubのissue、コミット、Jupyter Notebookなどから収集された1兆トークンで学習されています。このモデルは、エンタープライズフレンドリーなライセンス、8,192トークンのコンテキスト長、高速な推論が特徴です。本記事では、StarCoderをファインチューニングしてチャット形式のコーディングアシスタント「StarChat」を作成する方法を解説します。具体的には、LLMを対話型エージェントとしてプロンプトする方法、OpenAIのChat Markup Language (ChatML) の構造化フォーマット、そして🤗 TransformersとDeepSpeed ZeRO-3を用いた大規模モデルのファインチューニングについて説明します。また、OpenAssistantのデータセット(約40,000件の会話)を用いてStarCoderをファインチューニングする手順や、特殊トークン(, , , )の追加、ユーザーターンの損失マスキングについても触れています。さらに、StarCoderを用いたコード生成や可視化タスクの例として、Pythonでの関数作成や、Seaborn、Geopandasを用いたグラフ描画のデモンストレーションも紹介されています。
本記事はStarCoderというOSSコード生成モデルのファインチューニング手法を解説したチュートリアルであり、特定の企業の発表や新規のプロダクトローンチなど投資判断に直結する具体的な事象は含まれていない。StarCoder自体は既に公開済みのモデルであり、記事はその活用方法を紹介する教育的な内容に留まるため、投資判断の材料としては価値が低い。