克服代码助手中的语言障碍：为提升对俄语代码编写指令的支持创建 QLoRA 适配器

本文描述了一种用于训练和评估适配器模型的方法，该适配器针对流行语言模型“zephyr-7b-beta”进行开发，以提高其在与编程和理解俄语语言相关任务中的性能。鉴于该原始模型在英语语言任务中表现优异，本研究的目标是扩充其语言和技术范围。所提出的适配器使用大型且多样化的数据集进行训练，包括与编程相关的问答对，以及俄语语言的代码相关文本。所采用的训练方法确保了模型在理解和生成基于俄语指令的 Python 代码方面的答案质量得到提高。我们通过各种指标评估了安装了适配器的基础模型的性能，将其与基础模型以及该领域其他最先进模型进行了比较。获得的结果显示，在编写 Python 代码和处理俄语语言方面的任务性能显著提升，确认了所提适配器的有效性。