CodeXEmbed: A Generalist Embedding Model Family for Multilingual and Multi-task Code Retrieval

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内容提要

本研究提出了CodeXEmbed,一个针对多语言和多任务代码检索的嵌入模型家族。该模型通过统一多种编程语言的训练,显著提升了检索性能,尤其是7B模型在代码检索中超越了之前的领先模型,增强了代码相关任务的表现。

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