Shuu12121/CodeSearch-ModernBERT-Crow-Plus🐦‍⬛

このモデルは、Shuu12121/CodeModernBERT-Crow をベースにした Sentence Transformer モデルであり、特に多言語コード検索タスクにおいて高い性能を発揮するようにファインチューニングされています。

This is a Sentence Transformer model based on Shuu12121/CodeModernBERT-Crow, fine-tuned for high performance on multilingual code search tasks.

開発者 (Developer): Shuu12121
ベースモデル (Base Model): Shuu12121/CodeModernBERT-Crow
License: Apache-2.0

👉 Google Colab 上で今すぐ試す
このモデルを使った、GitHubリポジトリの関数レベルコード検索システムを簡単に試すことができます！

📊 MTEB Leaderboard 成績

本モデル CodeSearch-ModernBERT-Crow-Plus は、Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) における以下のタスクで高い順位を記録しています：現在の順位はLeaderboardはこちらでご確認してください

タスク名	nDCG@10 スコア	順位（2025年4月時点）
CodeSearchNetRetrieval	0.89296	第8位 / 146 モデル中
COIRCodeSearchNetRetrieval	0.79884	第5位 / 15 モデル中

これらの結果は、本モデルがコード検索タスクにおいて非常に競争力のある性能を発揮していることを示しています。特に、多言語・自然言語–コード間の検索精度に優れた Sentence Transformer モデルとして、実用的な選択肢の一つです。

🧩 関連プロジェクトとの連携 / Integration with Related Projects

CodeSearch-ModernBERT-Crow-Plus は　CodeSearchCrow.ipynb のように 実際のGitHubリポジトリを対象とした、関数単位のコード検索システムを簡単に構築できます。

このノートブックでは以下の処理が実行されます：

GitHubリポジトリを指定してクローン
.py または .ipynb ファイルから関数・コードセルを抽出
関数コードをエンベディング（Sentence Transformerモデルを使用）
FAISSインデックスを作成して高速検索を可能に
Qwen3-8B-FP8モデルによる日本語→英語翻訳を通じて、日本語クエリでも自然な検索を実現

🔹 特徴

初回実行時にインデックスを作成し、以降は高速に再利用可能
関数レベルでコードを検索できるため、意味的に最も類似するコードを高精度に検索可能
日本語クエリにも完全対応（Qwen3-8B-FP8で英語翻訳後に検索）

🔗 リンク

📄 実行可能なノートブック：.ipynb

概要 / Overview

CodeSearch-ModernBERT-Crow-Plus は、自然言語のクエリと複数のプログラミング言語（Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go, Rust）のコードスニペット（主に関数レベル）間の意味的な類似性を捉えるために設計された Sentence Transformer モデルです。ベースモデルである CodeModernBERT-Crow の強力なコード理解能力を継承し、コード検索や類似性判定タスクに最適化されています。

CodeSearch-ModernBERT-Crow-Plus is a Sentence Transformer model designed to capture the semantic similarity between natural language queries and code snippets (primarily at the function level) across multiple programming languages (Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go, Rust). It inherits the strong code understanding capabilities of its base model, CodeModernBERT-Crow, and is optimized for code search and similarity tasks.

モデル詳細 / Model Details

ベースモデル / Base Model: Shuu12121/CodeModernBERT-Crow
- アーキテクチャ / Architecture: ModernBERT (hidden_size: 768, layers: 12, heads: 12)
- 最大入力長 / Max Sequence Length: 1024 トークン
ファインチューニング / Fine-tuning: このモデルは、コードとその対応するドキュメント（例：CodeSearchNet データセット）を用いた類似性学習タスクでファインチューニングされていると考えられます。Sentence Transformer ライブラリで使用するために、Pooling 層が追加されています。

使用方法 / How to Use

sentence-transformers ライブラリを使って簡単に利用できます。

You can easily use this model with the sentence-transformers library.

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import torch

# モデルのロード / Load the model
model = SentenceTransformer("Shuu12121/CodeSearch-ModernBERT-Crow-Plus")

# エンコードしたいテキスト（コードまたは自然言語） / Texts to encode (code or natural language)
code_snippets = [
    "def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n-1)",
    "function binarySearch(arr, target) { let left = 0, right = arr.length - 1; while (left <= right) { const mid = Math.floor((left + right) / 2); if (arr[mid] === target) return mid; if (arr[mid] < target) left = mid + 1; else right = mid - 1; } return -1; }"
]

natural_language_queries = [
    "calculate the factorial of a number recursively",
    "find an element in a sorted array using binary search"
]

# エンベディングの取得 / Get embeddings
code_embeddings = model.encode(code_snippets)
query_embeddings = model.encode(natural_language_queries)

print("Code Embeddings Shape:", code_embeddings.shape)
print("Query Embeddings Shape:", query_embeddings.shape)

# 類似度の計算（例：コサイン類似度） / Calculate similarity (e.g., cosine similarity)
# Requires a similarity function, e.g., from sentence_transformers.util or sklearn.metrics.pairwise
# from sentence_transformers.util import cos_sim
# similarities = cos_sim(query_embeddings, code_embeddings)
# print(similarities)

評価 / Evaluation

このモデルは MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) で評価されています。

This model has been evaluated on the MTEB (Massive Text Embedding Benchmark).

タスク: CodeSearchNet Retrieval

MTEB 標準評価 (main_score: nDCG@10): 0.89296
- ndcg_at_1: 0.8135
- ndcg_at_3: 0.8781
- ndcg_at_5: 0.8868
- ndcg_at_10: 0.8930
- ndcg_at_20: 0.8947
- ndcg_at_100: 0.8971
- ndcg_at_1000: 0.8995
- map_at_10: 0.8705
- recall_at_10: 0.9610
- mrr_at_10: 0.8705
COIR版での評価 (main_score: nDCG@10): 0.79884
- ndcg_at_1: 0.7152
- ndcg_at_3: 0.7762
- ndcg_at_5: 0.7885
- ndcg_at_10: 0.7988
- ndcg_at_20: 0.8056
- ndcg_at_100: 0.8134
- ndcg_at_1000: 0.8172
- map_at_10: 0.7729
- recall_at_10: 0.8794
- mrr_at_10: 0.7729

注: 評価設定の違いにより、同じ CodeSearchNet Retrieval タスクでもスコアが異なります。 Note: Scores differ for the same CodeSearchNet Retrieval task due to different evaluation settings.

参考として、ベースモデル Shuu12121/CodeModernBERT-Crow の CodeSearchNet Test Split における MRR@100 スコアは以下の通りです（固定評価スクリプト使用）。

For reference, the MRR@100 scores for the base model Shuu12121/CodeModernBERT-Crow on the CodeSearchNet Test Split (using a fixed evaluation script) are:

言語 / Language	Python	Java	JavaScript	PHP	Ruby	Go
MRR@100	0.9372	0.8642	0.8118	0.8388	0.8392	0.8522

想定している用途と制限 / Intended Use & Limitations

想定している用途 / Intended Use:
- 多言語コード検索 (Natural Language to Code, Code to Code)
- コードの類似性判定
- コード分類やクラスタリングのための特徴抽出
- コード推薦システム
対象言語 / Target Languages: Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go, Rust
制限 / Limitations:
- 主に関数レベルのコードスニペットに最適化されています。非常に長いコードファイル全体や、構文的に不完全なコードに対する性能は低下する可能性があります。
- 特定のドメインやライブラリに特化したタスクでは、追加のファインチューニングが有効な場合があります。
- 生成タスクには適していません（これはエンコーダモデルです）。

Note:
This model was evaluated on MTEB with commit hash 044a7a4b552f86e284817234c336bccf16f895ce.
The current README may have been updated since that version, but the model weights remain unchanged.

連絡先 / Contact

質問や提案については、開発者 Shuu12121 までご連絡ください。 For questions or suggestions, please contact the developer Shuu12121.

📧 shun0212114@outlook.jp