- Nomic Embed Code是一种先进的代码嵌入模型，在代码检索任务中表现优于其他模型。 - 它支持多种编程语言，并具有7B参数的代码嵌入模型。 - 该模型架构是在CoRNStack数据集上进行训练的，使用了双一致性过滤和渐进式硬负样本挖掘。 - 安装所需的依赖项包括transformers、sentence-transformers和torch。 - 该模型可以与Transformers库或SentenceTransformers库一起使用。 - CoRNStack数据集是通过从函数文档字符串和代码中创建文本-代码对，过滤掉低质量对，并使用双一致性过滤来筛选而来的。 - Nomic社区提供了生态系统、网站、Twitter和Discord等进一步参与的平台。 - 如果使用该模型、数据集或训练代码，请引用他们的工作。 该内容介绍了Nomic Embed Code，这是一款先进的代码嵌入模型，旨在增强代码检索任务。这款模型的独特之处在于其高性能，超越了Voyage Code 3和OpenAI Embed 3 Large等竞争对手在CodeSearchNet基准测试上的表现。它支持多种编程语言，包括Python、Java和Go，使其对跨不同平台工作的开发人员具有多样性。该模型的架构非常强大，拥有70亿参数，并且完全开源，为社区提供了透明度和可访问性。该指南包括了简单的安装过程和使用示例，使用了流行的库，如Transformers和SentenceTransformers，使其对即时实施非常实用。此外，内容概述了CoRNStack数据集的精心策划，该数据集采用了创新策略，如双一致性过滤和渐进式硬负采样，以增强模型的学习过程。对于那些对更广泛的Nomic社区感兴趣的人，提供了他们生态系统、网站和社交渠道的链接。最后，内容为那些希望在他们的工作中引用该模型、数据集或训练代码的人提供了引用，强调了该模型对代码检索和非结构化数据分析领域的学术和实际贡献。