An der Schnittstelle der Technologie für künstliche Intelligenz und Codegenerierung haben die Knowledge Group (KEG) und das Data Mining-Team der Universität der Universität Tsinghua einen revolutionären Durchbruch-CodeGeEx4-All-9b gebracht. Als jüngstes Meisterwerk der Codegeex -Serie setzt dieses Modell nicht nur die herausragende Leistung der Serie im Bereich der Codegenerierung fort, sondern legt auch einen neuen Branchen -Benchmark für mehrsprachige Support und automatisierte Codierungseffizienz fest, wodurch neue Vitalität in den Bereich der Softwareentwicklung injiziert wird .
Basierend auf dem fortschrittlichen GLM-4-9B-Framework wurde CodeGeEx4-All-9B sorgfältig geschult und optimiert, um außergewöhnliche Funktionen für die Erzeugung der Code zu demonstrieren. Das Modell verfügt über 940 Millionen Parameter, was in seiner Leistung bei ähnlichen Produkten hervorragend ist und viele allgemeine Modelle größerer Maßstäbe übertrifft. Die hervorragende Inferenzgeschwindigkeit und die umfassende Leistung machen es zu einer idealen Wahl für verschiedene Softwareentwicklungsaufgaben und bieten Entwicklern eine starke technische Unterstützung.
Was für CodeGeEx4-All-9b eindeutig ist, ist seine funktionale Unterstützung in voller Reichweite. Das Modell von der Codebetastung über Generierung bis hin zur Code -Interpretation und Websuche deckt alle wichtigen Links der Softwareentwicklung ab. Insbesondere die Q & A-Funktion auf Code auf der Code auf innovativer Lagerhauses können Entwickler auf intuitivere und effizientere Weise mit der Codebasis interagieren. Dieses umfassende funktionale Design macht CodeGeex4-All-9b zu einem Rechtsassistenten für die Entwicklung der Umwelt für die Umgebung.
In Bezug auf die Leistungsbewertung hat CodeGeEx4-All-9B in maßgeblichen Benchmarks wie BigCodeBench und NaturalCodebench gut abgebildet. Diese Tests bewerten die Funktionen des Codegenerierungsmodells umfassend und die ausstehende Leistung von CodeGeEx4-All-9b zeigt die Zuverlässigkeit und Praktikabilität in realen Anwendungen vollständig. Als führendes Modell mit einer Parametergröße von weniger als 10 Milliarden übertrifft es viele größere Wettbewerber erfolgreich.
CodeGeEx4-All-9b ist mit Blick auf die Benutzererfahrung konzipiert, um sicherzustellen, dass Entwickler sie problemlos in vorhandene Workflows integrieren können. Durch die Unterstützung einer bestimmten Version der Transformers Library können Entwickler das Modell schnell starten und verwenden. Gleichzeitig gewährleistet die doppelte Unterstützung des Modells für GPU und CPU flexible Anwendungen in verschiedenen Rechenumgebungen, und diese Zugänglichkeit wird seine weit verbreitete Akzeptanz in der Entwicklergemeinschaft erheblich fördern.
In praktischen Anwendungsszenarien demonstriert der Inferenzprozess von CodeGEEX4-ALL-9B seine leistungsstarke Fähigkeit zur Codegenerierung. Das Modell kann einen klaren und ausführbaren Code basierend auf Benutzereingaben generieren und den Entwicklungsprozess erheblich vereinfachen. Diese Fähigkeit ist insbesondere in Szenarien wie komplexer Algorithmusentwicklung oder sich wiederholender Codierungsaufgabenautomatisierung und bietet Entwicklern erhebliche Effizienzverbesserungen.
Als jüngste Errungenschaft des Knowledge Engineering-Teams und des Data Mining-Teams der Tsinghua University markiert die Veröffentlichung von CodeGeEx4-All-9B einen wichtigen Meilenstein für die Entwicklung der Codegenerierungstechnologie. Seine hervorragende Leistung, umfassende Funktionsunterstützung und benutzerfreundliches Design werden die Art und Weise revolutionieren, wie Entwickler mit Codierungsaufgaben umgehen und die Effizienzverbesserungen und innovative Durchbrüche im Bereich Softwareentwicklung fördern.
Modelladresse: https://huggingface.co/thudm/codegeex4-all-9b