モデル情報

codet5p-770m

Salesforce · codet5p-770m

CodeT5+ is a new family of open code large language models with an encoder-decoder architecture that can flexibly operate in different modes (i.e. _encoder-only_, _decoder-only_, and _encoder-decoder_) to support a wide range of code understanding and generation tasks. It is introduced in the paper: CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation by Yue Wang\*, Hung Le\*, Akhilesh Deepak Gotmare, Nghi D.Q. Bui, Junnan Li, Steven C.H. Hoi (* indicates equal contribution). Compared to the original CodeT5 family (CodeT5-base: `220M`, CodeT5-large: `770M`), CodeT5+ is pretrained with a diverse set of pretraining tasks including _span denoising_, _causal language modeling_, _contrastive learning_, and _text-code matching_ to learn rich representations from both unimodal code data and bimodal code-text data. Additionally, it employs a simple yet effective _compute-efficient pretraining_ method to initialize the model components with frozen off-the-shelf LLMs such as CodeGen to efficiently scale up the model (i.e. `2B`, `6B`, `16B`), and adopts a "shallow encoder and deep decoder" architecture. Furthermore, it is instruction-tuned to align with natural language instructions (see our InstructCodeT5+ 16B) following Code Alpaca.

翻訳待ちのため原文を表示しています。

license:bsd-3-clause
コンテキスト長非公開
入力 → 出力待核验 → 待核验
モデルウェイト未確認
情報更新日時2026/11/2 19:15:28
OVERVIEW

モデル紹介

CodeT5+ is a new family of open code large language models with an encoder-decoder architecture that can flexibly operate in different modes (i.e. _encoder-only_, _decoder-only_, and _encoder-decoder_) to support a wide range of code understanding and generation tasks. It is introduced in the paper: CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation by Yue Wang\*, Hung Le\*, Akhilesh Deepak Gotmare, Nghi D.Q. Bui, Junnan Li, Steven C.H. Hoi (* indicates equal contribution). Compared to the original CodeT5 family (CodeT5-base: `220M`, CodeT5-large: `770M`), CodeT5+ is pretrained with a diverse set of pretraining tasks including _span denoising_, _causal language modeling_, _contrastive learning_, and _text-code matching_ to learn rich representations from both unimodal code data and bimodal code-text data. Additionally, it employs a simple yet effective _compute-efficient pretraining_ method to initialize the model components with frozen off-the-shelf LLMs such as CodeGen to efficiently scale up the model (i.e. `2B`, `6B`, `16B`), and adopts a "shallow encoder and deep decoder" architecture. Furthermore, it is instruction-tuned to align with natural language instructions (see our InstructCodeT5+ 16B) following Code Alpaca.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:bsd-3-clause。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。