本文介绍了使用开源语言模型StarCoder创建个性化编程助手的方法，包括训练对话模型的数据集和屏蔽用户标签以提高模型效果。同时，探讨了评估编程助手的方法和实验结果。作者感谢Nicolas Patry、Olivier Dehaene、Omar Sanseviero和Abubakar Abid等人的帮助和支持。

StarCoder是一个大型代码语言模型，由Hugging Face和ServiceNow联合开发，训练了超过1万亿个标记，可用于自动完成代码、修改代码、自然语言解释代码片段等。该模型可以处理超过8,000个标记的上下文长度，是目前最大的开放式LLM之一。在多种基准测试中，StarCoder表现出色，超过了其他开放式LLM，包括OpenAI的code-cushman-001模型。该模型已公开发布，并提供了一系列资源和演示。