GPT
הוספת כלי
S

Solidity-LLM

קוד פתוח

Chain-GPTmit2025-05-22

  • transformers
  • safetensors
  • codegen
  • text-generation
  • Solidity

מודל קוד קטן שמתמקד אך ורק בכתיבת חוזים חכמים באתריום. הוא מיועד למי שרוצה לייצר קוד סולידיטי מקומי בלי לשלוח פניות לענן.

  • 2.8Bפרמטרים
  • 2,048טוקנים בהקשר
  • 5.2 GBמשקל הקבצים
  • 146הורדות בחודש

מה זה

במקום לנסות לדעת הכל, לקחו כאן בסיס קיים של קודג'ן ואימנו אותו באופן ייעודי רק על קוד סולידיטי. הוא עבר שלב מקדים על מיליארד טוקנים של מידע גולמי, ולאחר מכן כוונון עם 650 אלף הוראות ממוקדות על חוזים שמתקמפלים מגרסה 0.5 ומעלה. התוצאה היא מודל שמבין את התחביר של השפה בצורה חדה מאוד.

במבחנים מול מודלים ענקיים וכלים פופולריים אחרים, הוא עבר בהצלחה קומפילציה ב־83 אחוזים מהמקרים, שזה הנתון הגבוה ביותר במבחן שלהם, והגיע ל־72 אחוזים ביעילות גז לפי סליית'ר. עם זאת, ההתאמה לתקני אופן־זפלין עומדת על 65 אחוזים, וציון האבטחה הגיע ל־58 אחוזים בלבד. הוא מייצר שלד תחבירי יציב וחסכוני, אבל לא מנצח מודלים ענקיים כשזה מגיע לעמידה קפדנית בכללי אבטחה מורכבים.

מתאים ל

  • יצירת שלד לחוזים

    הוא מגיע ל־83 אחוזי הצלחה בקומפילציה ומספק במהירות מבנה נקי לפונקציות וחוזים בסיסיים.

  • אופטימיזציית גז

    הוא קיבל ציון גבוה של 72 אחוזים ביעילות גז, ועוזר לצמצם עלויות ביצוע ברשת.

  • עוזר מקומי בתוך IDE

    המשקל הקל שלו מאפשר להריץ אותו על מחשב פיתוח רגיל לצורך השלמות קוד פרטיות בסולידיטי.

איפה זה נופל

ציון האבטחה שלו במדידות עומד על 58 אחוזים בלבד לפי כלי הניתוח סליית'ר, מה שאומר שחלק ניכר מהחוזים שהוא מייצר כוללים פרצות או חולשות ידועות. אסור להעלות קוד שלו לרשת אמיתית בלי בדיקה ידנית מעמיקה וביקורת אבטחה של איש מקצוע. מעבר לזה, המודל אומן רק על סולידיטי ולא יודע לכתוב שפות אחרות, והוא נוטה להזות קוד שנראה נכון תחבירית אבל שגוי לחלוטין מבחינה לוגית ועסקית.

שאלות
נפוצות

האם המודל יודע לכתוב בדיקות בפייתון או בטייפסקריפט?

לא. הוא עבר כוונון ייעודי וממוקד על קוד סולידיטי בלבד, ואינו מיועד לפיתוח בשפות תכנות כלליות או לכתיבת סקריפטים חיצוניים.

אפשר להזין לו חוזה קיים שלם כדי שימצא בעיות אבטחה?

לא מומלץ להסתמך עליו לצורך כזה. חלון ההקשר שלו מוגבל ל־2,048 טוקנים כך שקשה להכניס חוזים מורכבים, ומדד האבטחה שלו נמוך יחסית.

איך מריצים

כדי להריץ אותו צריך ספריית טרנספורמרס בגרסה 4.51.3, פייטרוץ' ואקסלרייט. קבצי המשקולות שוקלים 5.2 גיגה בייט בדיוק של ביפלוט16, כך שכרטיס מסך בסיסי עם 6 עד 8 גיגה זיכרון מריץ אותו בלי שום בעיה. תהליך היצירה הרגיל שלו פולט קודם הסבר מילולי ורק אז את הקוד, אבל יש אפשרות להזרים ישירות את בלוק הקוד כדי לחסוך זמן.

אם אתם צריכים לכתוב פונקציה מהירה או לבנות אב טיפוס מקומית על המחשב, ההרצה העצמאית נוחה וזולה מאוד. מנגד, אם המטרה היא להבין חוזה ארוך מרובה קבצים או לנתח ארכיטקטורה שלמה, עדיף להשתמש ב־API של מודלים כלליים גדולים, כי חלון ההקשר כאן מוגבל ל־2,048 טוקנים בלבד.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="Chain-GPT/Solidity-LLM")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

20 קבצים במאגר, 5.2 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

רישיון MIT פתוח ומתירני לחלוטין. מותר להשתמש בו לצרכים מסחריים, לשנות את הקוד, לשלב אותו בתוך מוצר סגור ולהפיץ אותו בחופשיות, בלי לשלם תמלוגים. התנאי היחיד הוא שמירה על הצהרת זכויות היוצרים והרישיון המקורי בקבצים.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗