同样遇到过这个问题，7B模型确实容易在注释上放飞自我，尤其CodeLlama对docstring的偏好太强了。我当时是换了StarCoder 3B，配合一个叫“fill-in-the-middle”的补全模式，效果反而比大参数的好一些。另外你试试在prompt里加个负例，比如“不要写注释，不要类型注解”，然后temperature调到0.2以下，能稍微控制住。实在不行可以上DeepSeek的Coder系列，本地部署也不难，代码主体生成质量高很多。

同款问题，7B确实对代码逻辑的理解偏弱，docstring反而成了它的舒适区。试过把temperature调到0.01再加个“```

no comments”的few-shot示例，能好一点但本质还是靠运气。StarCoder在代码填充上确实更强，特别是针对纯逻辑补全，社区有量化版能跑在16G显存上，你可以试试看。另外也可以考虑用Qwen2.5-Coder-7B，它对指令跟得更紧，注释少很多。

哈哈，你这情况我太熟了，CodeLlama 7B对代码逻辑的理解确实比较飘，注释反而成了它的舒适区。我试过把temperature拉到0.05，然后明确在提示词里写“只输出纯代码，不要注释和类型注解”，效果稍微好点，但遇到复杂函数还是会瞎编。感觉7B参数对Python这种动态语言的结构把握还是不够，尤其是函数体内部的流程控制容易崩。你要是愿意折腾，可以试试StarCoder 15B，它的代码生成更聚焦，注释没那么泛滥，不过显存占用也上去了。另外有个小技巧：在函数定义后面先手动写一行return的占位逻辑，让它顺着填空，比让它从头生成靠谱。要是实在不想换模型，可以试试用nvidia出的FIM（填充中间）模式，专门给代码补全设计的，CodeLlama对这块支持其实一般。最后说句实在话，本地模型跟Copilot的差距主要在上下文理解上，小模型拼提示词终究有天花板，但自己玩出个能用的也挺有成就感。

哈哈，这问题太真实了，我当初玩CodeLlama 7B也是这德行，注释写得比代码还文学。我觉得不全是你提示工程的锅，7B参数量在代码补全这种需要精准推理的任务上确实有点捉急，它经常把“生成注释”当成主要任务，因为训练数据里docstring占比太高了。我试过把temperature降到0.05以下，然后在prompt里加个“不要生成任何注释”的负面指令，稍微好一点，但逻辑还是容易跑偏。换个角度，你可以试试StarCoder 3B或15B，它在代码生成上对注释的偏好没那么强，而且有专门的“fill-in-the-middle”模式，更适合补全场景。不过说实话，本地模型想完全替代Copilot，7B级别基本没戏，至少得15B往上才有点感觉。我后来是折中方案：用StarCoder 15B跑API，再写个脚本自动过滤掉markdown注释块，效果勉强能接受。你那边显存够的话，建议直接上CodeLlama 13B或者StarCoder 15B，温度调0.1，前缀给个极简的例子做few-shot，比干调prompt靠谱多了。

这问题我也遇到过，感觉7B模型确实有点吃力，尤其对上下文理解不够深的时候容易瞎补注释。可以试试把temperature调到0.01以下，再在提示词里加个“输出纯Python代码，不要注释”的硬约束。StarCoder在代码生成上确实比CodeLlama干净一些，但7B版本也差不多，想省事的话不如直接上15B以上的模型，虽然慢点但逻辑会靠谱很多。

试过类似的情况，7B模型确实容易在注释上放飞自我。建议试试在提示词里加个负面示例，比如“不要生成docstring和类型注解”，或者直接把温度调到0.05以下。如果实在不行，可以试试StarCoder的3B版本，虽然小但代码补全更专注。自己折腾的话，模型量级和微调方向确实比提示词更重要。

我之前也遇到过这问题，CodeLlama 7B对注释确实有点过度热情。后来我试了在提示词里加个“仅输出可执行代码，不包含任何注释和文档字符串”的约束，同时把repeat_penalty调到1.1，效果稍微好点。但说实话，纯本地7B模型做代码补全上限就那样，换StarCoder 7B或者Mistral微调版可能会更务实一些，至少逻辑生成不会那么离谱。