En la intersección de la inteligencia artificial y la tecnología de generación de códigos, el Grupo de Ingeniería de Conocimiento (KEG) de la Universidad de Tsinghua (KEG) y el equipo de minería de datos han traído un avance revolucionario: CodeGeEx4-All-9B. Como la última obra maestra de la serie CodeGeex, este modelo no solo continúa el rendimiento sobresaliente de la serie en el campo de la generación de código, sino que también establece un nuevo punto de referencia de la industria en soporte multilingüe y eficiencia de codificación automatizada, inyectando una nueva vitalidad en el campo del desarrollo de software .
Basado en el marco Avanzado GLM-4-9B, CodEGEEX4-ALL-9B ha sido cuidadosamente capacitado y optimizado para demostrar capacidades de generación de código extraordinarias. El modelo tiene 940 millones de parámetros, lo cual es excelente en su rendimiento entre productos similares, superando muchos modelos generales a mayor escala. Su excelente velocidad de inferencia y su rendimiento integral lo convierten en una opción ideal para varias tareas de desarrollo de software, lo que brinda a los desarrolladores un fuerte soporte técnico.
Lo único de CodEGEEX4-ALL-9B es su soporte funcional de gama completa. Desde la finalización del código, la generación hasta la interpretación del código y la búsqueda web, el modelo cubre todos los enlaces clave del desarrollo de software. En particular, su innovadora función de preguntas y respuestas de código de nivel de almacén permite a los desarrolladores interactuar con la base de código de una manera más intuitiva y eficiente. Este diseño funcional integral hace que CodeGeEx4-All-9B sea un asistente de la derecha para el desarrollo de ambientes de programación cruzada.
En términos de evaluación del rendimiento, CodEGEEX4-All-9B funcionó bien en puntos de referencia autorizados como BigCodeBench y NaturalCodeBench. Estas pruebas evalúan exhaustivamente las capacidades del modelo de generación de código, y el rendimiento sobresaliente de CodEGEEX4-All-9B demuestra completamente su confiabilidad y practicidad en las aplicaciones del mundo real. Como modelo líder con un tamaño de parámetro de menos de 10 mil millones, supera con éxito muchos competidores más grandes.
CodeGeEx4-All-9B está diseñado con la experiencia del usuario en mente, asegurando que los desarrolladores puedan integrarlo fácilmente en los flujos de trabajo existentes. Al admitir una versión específica de la Biblioteca Transformers, los desarrolladores pueden comenzar y usar rápidamente el modelo. Al mismo tiempo, el doble soporte del modelo para GPU y CPU garantiza aplicaciones flexibles en diferentes entornos informáticos, y esta accesibilidad promoverá en gran medida su adopción generalizada en la comunidad de desarrolladores.
En escenarios prácticos de la aplicación, el proceso de inferencia de CodeGeEx4-All-9B demuestra su poderosa capacidad de generación de código. El modelo puede generar código claro y ejecutable basado en la entrada del usuario, simplificando enormemente el proceso de desarrollo. Esta capacidad es particularmente prominente en escenarios como el desarrollo de algoritmos complejos o la automatización de tareas de codificación repetitiva, proporcionando a los desarrolladores mejoras de eficiencia significativas.
Como el último logro del equipo de ingeniería de conocimiento y el equipo de minería de datos de la Universidad de Tsinghua, el lanzamiento de CodeGeEx4-All-9B marca un hito importante en el desarrollo de la tecnología de generación de códigos. Su excelente rendimiento, soporte integral de características y diseño fácil de usar revolucionarán la forma en que los desarrolladores manejan tareas de codificación y promueven mejoras de eficiencia y avances innovadores en el campo de desarrollo de software.
Dirección del modelo: https://huggingface.co/thudm/codegeex4-all-9b