Di persimpangan kecerdasan buatan dan teknologi generasi kode, kelompok teknik pengetahuan Universitas Tsinghua (KEG) dan tim penambangan data telah membawa terobosan revolusioner-codegeex4-all-9b. Sebagai mahakarya terbaru dari seri Codegeex, model ini tidak hanya melanjutkan kinerja serial yang luar biasa di bidang pembuatan kode, tetapi juga menetapkan tolok ukur industri baru dalam dukungan multibahasa dan efisiensi pengkodean otomatis, menyuntikkan vitalitas baru ke dalam bidang pengembangan perangkat lunak .
Berdasarkan kerangka kerja GLM-4-9B canggih, CodeGeex4-ALL-9B telah dilatih dan dioptimalkan dengan cermat untuk menunjukkan kemampuan pembuatan kode yang luar biasa. Model ini memiliki 940 juta parameter, yang sangat baik dalam kinerjanya di antara produk-produk serupa, melampaui banyak model umum skala besar. Kecepatan inferensi yang sangat baik dan kinerja komprehensif menjadikannya pilihan yang ideal untuk berbagai tugas pengembangan perangkat lunak, memberikan pengembang dukungan teknis yang kuat.
Apa yang unik tentang Codegeex4-All-9B adalah dukungan fungsional rentang penuhnya. Dari penyelesaian kode, pembuatan ke interpretasi kode dan pencarian web, model ini mencakup semua tautan utama pengembangan perangkat lunak. Secara khusus, fungsi Q&A kode level inovatifnya memungkinkan pengembang untuk berinteraksi dengan basis kode dengan cara yang lebih intuitif dan efisien. Desain fungsional yang komprehensif ini menjadikan CodeGeex4-ALL-9B sebagai asisten kanan untuk pengembangan lingkungan pemrograman silang.
Dalam hal evaluasi kinerja, CodeGeex4-ALL-9B berkinerja baik dalam tolok ukur otoritatif seperti BigCodeBench dan NaturalCodeBench. Tes-tes ini secara komprehensif mengevaluasi kemampuan model pembuatan kode, dan kinerja yang luar biasa dari CodeGeex4-ALL-9B sepenuhnya menunjukkan keandalan dan kepraktisannya dalam aplikasi dunia nyata. Sebagai model terkemuka dengan ukuran parameter kurang dari 10 miliar, ia berhasil melampaui banyak pesaing yang lebih besar.
Codegeex4-all-9b dirancang dengan mempertimbangkan pengalaman pengguna, memastikan pengembang dapat dengan mudah mengintegrasikannya ke dalam alur kerja yang ada. Dengan mendukung versi tertentu dari perpustakaan Transformers, pengembang dapat dengan cepat memulai dan menggunakan model. Pada saat yang sama, dukungan ganda dari model untuk GPU dan CPU memastikan aplikasi yang fleksibel di lingkungan komputasi yang berbeda, dan aksesibilitas ini akan sangat mempromosikan adopsi luas di komunitas pengembang.
Dalam skenario aplikasi praktis, proses inferensi CodeGeex4-ALL-9B menunjukkan kemampuan pembuatan kode yang kuat. Model ini dapat menghasilkan kode yang jelas dan dapat dieksekusi berdasarkan input pengguna, sangat menyederhanakan proses pengembangan. Kemampuan ini sangat menonjol dalam skenario seperti pengembangan algoritma yang kompleks atau otomatisasi tugas pengkodean berulang, memberikan pengembang peningkatan efisiensi yang signifikan.
Sebagai pencapaian terbaru dari tim rekayasa pengetahuan dan tim penambangan data Tsinghua University, pelepasan Codegeex4-ALL-9B menandai tonggak penting dalam pengembangan teknologi pembuatan kode. Kinerja yang sangat baik, dukungan fitur yang komprehensif, dan desain yang ramah pengguna akan merevolusi cara pengembang menangani tugas pengkodean dan mempromosikan peningkatan efisiensi dan terobosan inovatif di bidang pengembangan perangkat lunak.
Alamat model: https://huggingface.co/thudm/codegeex4-all-9b