人工知能とコード生成技術の交差点で、Tsinghua UniversityのKnowledge Engineering Group（KEG）とデータマイニングチームは、革新的なブレークスルーをもたらしました-CodeEx4-All-9B。 CodeGeexシリーズの最新の傑作として、このモデルはシリーズのコード生成分野での優れたパフォーマンスを継続するだけでなく、多言語サポートと自動コーディング効率の新しい業界ベンチマークを設定し、ソフトウェア開発の分野に新しい活力を注入します。
高度なGLM-4-9Bフレームワークに基づいて、CodeGeex4-All-9Bは、並外れたコード生成機能を実証するために慎重にトレーニングおよび最適化されています。このモデルには9億4,000万のパラメーターがあり、これは類似の製品間でのパフォーマンスに優れており、多くの大規模な一般的なモデルを超えています。優れた推論速度と包括的なパフォーマンスにより、さまざまなソフトウェア開発タスクに理想的な選択肢となり、開発者に強力な技術サポートを提供します。
CodeGeex4-All-9Bのユニークなのは、そのフルレンジの機能サポートです。コードの完了、生成、コード解釈、Web検索まで、モデルはソフトウェア開発のすべての重要なリンクをカバーしています。特に、革新的な倉庫レベルのコードQ＆A関数により、開発者はより直感的で効率的な方法でコードベースと対話することができます。この包括的な機能設計により、CodeGEEX4-ALL-9Bは、クロスプログラミング環境開発のための右手アシスタントになります。
パフォーマンス評価に関しては、CodeGeex4-All-9Bは、BigCodebenchやNaturalCodebenchなどの権威あるベンチマークでうまく機能しました。これらのテストは、コード生成モデルの機能を包括的に評価し、CodeGEEX4-ALL-9Bの優れたパフォーマンスは、実際のアプリケーションにおける信頼性と実用性を完全に実証しています。パラメーターサイズが100億未満の主要なモデルとして、多くのより大きな競合他社を上回ることに成功しています。
CodeGeex4-All-9Bは、ユーザーエクスペリエンスを念頭に置いて設計されており、開発者が既存のワークフローに簡単に統合できるようにします。指定されたバージョンのTransformersライブラリをサポートすることにより、開発者はモデルをすばやく開始および使用できます。同時に、GPUとCPUのモデルのデュアルサポートにより、さまざまなコンピューティング環境での柔軟なアプリケーションが保証され、このアクセシビリティは開発者コミュニティでの広範な採用を大いに促進します。
実際のアプリケーションシナリオでは、CodeGeex4-All-9Bの推論プロセスは、その強力なコード生成能力を示しています。このモデルは、ユーザー入力に基づいてクリアおよび実行可能なコードを生成し、開発プロセスを大幅に簡素化できます。この機能は、複雑なアルゴリズム開発や繰り返しコーディングタスクの自動化などのシナリオで特に顕著であり、開発者に効率の大幅な改善を提供します。
Tsinghua Universityのナレッジエンジニアリングチームとデータマイニングチームの最新の成果として、CodeGEEX4-ALL-9Bのリリースは、コード生成テクノロジーの開発における重要なマイルストーンを示しています。優れたパフォーマンス、包括的な機能サポート、ユーザーフレンドリーなデザインは、開発者がコーディングタスクを処理する方法に革命をもたらし、ソフトウェア開発分野の効率の改善と革新的なブレークスルーを促進します。
モデルアドレス：https：//huggingface.co/thudm/codegeex4-all-9b