pad_token_ideos_token_id5。代碼生成：

if tokenizer.pad_token_id is None: tokenizer.pad_token_id = 0
if tokenizer.eos_token_id is None: tokenizer.eos_token_id = 2
if tokenizer.pad_token is None: tokenizer.add_special_tokens({'pad_token': '<pad>'})
if tokenizer.eos_token is None: tokenizer.add_special_tokens({'eos_token': ''})
if len(tokenizer) > model.config.vocab_size: model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))</pad>

每個(gè)問(wèn)題生成5個(gè)代碼示例（總共164個(gè)問(wèn)題）：> 6。計(jì)算通過(guò)@k：

compute

num_samples_per_problem = 5
test_cases = []
candidates = []
for problem in tqdm(human_eval, desc="Problems", unit="problem"):
    prompt = problem['prompt']
    test_code = problem['test']
    test_cases.append(test_code)
    problem_candidates = []
    for _ in range(num_samples_per_problem):
        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        with torch.no_grad():
            outputs = model.generate(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'], max_length=512, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.95, num_return_sequences=1, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
        generated_code = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        generated_code = generated_code[len(prompt):]
        problem_candidates.append(generated_code)
    candidates.append(problem_candidates)

>

pip install evaluate

>輸出將顯示pass@1和pass@5分?jǐn)?shù)，以表明模型的性能。 請(qǐng)記住，由於代碼生成的隨機(jī)性，結(jié)果可能會(huì)有所不同。 將這些結(jié)果與更強(qiáng)大的模型（例如GPT-4）的結(jié)果進(jìn)行比較，為codeparrot-small>模型的功能提供了上下文。 進(jìn)一步的分析可能涉及探索不同的超參數(shù)或使用更複雜的代碼生成技術(shù)。