開放科學合作組織BigCode釋出了一個用於程式開發，具有11億參數的，能夠產生比更大型開源模型，更好的Python、Java與JavaScript程式碼生成和填充建議。BigCode現在於Huggingface網站提供SantaCoder演示，供任何人研究試用。
SantaCoder使用The Stack資料集訓練，由於研究人員想要訓練出一個相對小的模型，因此僅選擇目前流行的三種語言Python、Java與JavaScript。在訓練模型之前，研究人員先註解400個範例，並且建置完善的正規表示式規則，從程式碼中刪除了諸如電子郵件、金鑰和IP地址等敏感資訊。
研究人員藉由實驗不同的因素對模型造成的影響，發現有兩個做法能夠顯著提高模型效能，第一是積極過濾重複專案，另一項則是不篩選GitHub專案星數，研究人員表示，如果只選擇GitHub 5星專案的檔案，模型效能反而會明顯降低。
模型訓練完成後，研究人員使用MultiPL-E基準評估模型，MultiPL-E是一個支援18種程式語言的文字轉程式碼基準。SantaCoder從左至右生成和填充MultiPL-E中Python、Java與JavaScript部分程式碼，評估實驗證明，儘管SantaCoder只有1.1B，但效能優於規模較大擁有67億參數的InCoder，以及參數27億的模型CodeGen-multi。
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SantaCoder使用開發和負責任人工智慧授權OpenRAIL，更重要的是，由於要讓開發者可以安心的使用SantaCoder，研究人員開發了一個程式碼歸屬查詢介面，讓用戶可以查詢SantaCoder生成程式碼的歸屬。
當開發者使用SantaCoder產生程式碼的時候，結果可能包含預訓練資料集程式碼的副本，研究人員提到，在這種情況下，程式碼的授權可能會要求開發者遵守部分要求，而透過使用程式碼歸屬查詢功能，用戶便可以找到程式碼的來源，遵守程式碼庫特定授權要求。
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