인공 지능 및 코드 생성 기술의 교차점에서 Tsinghua University의 지식 엔지니어링 그룹 (KEG)과 데이터 마이닝 팀은 CodegeEX4-All-9B의 혁신적인 혁신적인 획기적인 혁신을 가져 왔습니다. CodeGeex 시리즈의 최신 걸작으로서,이 모델은 코드 생성 분야에서 시리즈의 뛰어난 성능을 계속할뿐만 아니라 다국어 지원 및 자동화 된 코딩 효율에 새로운 산업 벤치 마크를 설정하여 새로운 활력을 소프트웨어 개발 분야에 주입합니다. .
고급 GLM-4-9B 프레임 워크를 기반으로 CodeGeEX4-All-9B는 특별한 코드 생성 기능을 보여주기 위해 신중하게 훈련되고 최적화되었습니다. 이 모델에는 9 억 9 천만 개의 매개 변수가 있으며, 이는 유사한 제품들 사이에서 성능이 우수하여 많은 대규모 일반 모델을 능가합니다. 우수한 추론 속도와 포괄적 인 성능은 다양한 소프트웨어 개발 작업에 이상적인 선택으로 개발자에게 강력한 기술 지원을 제공합니다.
CodeGeEX4-All-9B의 독특한 것은 전 범위 기능 지원입니다. 코드 완성, 생성, 코드 해석 및 웹 검색에 이르기 까지이 모델은 소프트웨어 개발의 모든 주요 링크를 다룹니다. 특히, 혁신적인 창고 수준 코드 Q & A 기능을 통해 개발자는보다 직관적이고 효율적인 방식으로 코드 기반과 상호 작용할 수 있습니다. 이 포괄적 인 기능 설계는 CodeGeEX4-All-9B를 교차 프로그래밍 환경 개발을위한 오른쪽 조수로 만듭니다.
성능 평가 측면에서 CodeGeEX4-All-9B는 BigCodeBench 및 NaturalCodeBench와 같은 권위있는 벤치 마크에서 잘 수행되었습니다. 이러한 테스트는 코드 생성 모델의 기능을 종합적으로 평가하고 CodeGeEX4-All-9B의 뛰어난 성능은 실제 응용 프로그램에서 신뢰성과 실용성을 완전히 보여줍니다. 매개 변수 크기가 100 억 미만인 주요 모델로서 많은 경쟁 업체를 성공적으로 능가합니다.
CodeGeEx4-All-9B는 사용자 경험을 염두에두고 설계되어 개발자가 기존 워크 플로에 쉽게 통합 할 수 있도록합니다. 지정된 버전의 Transformers 라이브러리를 지원함으로써 개발자는 모델을 신속하게 시작하고 사용할 수 있습니다. 동시에 GPU 및 CPU 모델의 이중 지원은 다양한 컴퓨팅 환경에서 유연한 응용 프로그램을 보장 하며이 접근성은 개발자 커뮤니티에서 광범위한 채택을 크게 촉진 할 것입니다.
실제 응용 시나리오에서 CodeGeEX4-All-9B의 추론 프로세스는 강력한 코드 생성 능력을 보여줍니다. 이 모델은 사용자 입력에 따라 명확하고 실행 가능한 코드를 생성하여 개발 프로세스를 크게 단순화 할 수 있습니다. 이 기능은 복잡한 알고리즘 개발 또는 반복 코딩 작업 자동화와 같은 시나리오에서 특히 두드러지며 개발자에게 효율성이 크게 향상되었습니다.
Tsinghua University의 지식 엔지니어링 팀 및 데이터 마이닝 팀의 최신 달성으로서 CodegeEX4-All-9B의 출시는 코드 생성 기술 개발에서 중요한 이정표를 표시합니다. 탁월한 성능, 포괄적 인 기능 지원 및 사용자 친화적 인 설계는 개발자가 코딩 작업을 처리하고 소프트웨어 개발 분야의 효율성 향상과 혁신적인 혁신을 촉진하는 방식에 혁명을 일으킬 것입니다.
모델 주소 : https://huggingface.co/thudm/codegeex4-all-9b