Na interseção da inteligência artificial e da tecnologia de geração de códigos, o Grupo de Engenharia de Conhecimento (KEG) da Tsinghua University e a equipe de mineração de dados trouxe um avanço revolucionário-CodegeEx4-All-9b. Como a mais recente obra -prima da série Codegeex, esse modelo não apenas continua o excelente desempenho da série no campo da geração de código, mas também define uma nova referência da indústria em suporte multilíngue e eficiência de codificação automatizada, injetando a nova vitalidade no campo do desenvolvimento de software .
Com base na estrutura avançada do GLM-4-9B, o CodegeEx4-All-9B foi cuidadosamente treinado e otimizado para demonstrar recursos extraordinários de geração de código. O modelo possui 940 milhões de parâmetros, o que é excelente em seu desempenho entre produtos semelhantes, superando muitos modelos gerais de maior escala. Sua excelente velocidade de inferência e desempenho abrangente o tornam uma escolha ideal para várias tarefas de desenvolvimento de software, fornecendo aos desenvolvedores um forte suporte técnico.
O que é único no codegeex4-all-9b é seu suporte funcional de gama total. Desde a conclusão do código, geração até interpretação do código e pesquisa na Web, o modelo abrange todos os links -chave do desenvolvimento de software. Em particular, sua função inovadora de perguntas e respostas de código de código de armazém permite que os desenvolvedores interajam com a base de código de uma maneira mais intuitiva e eficiente. Esse design funcional abrangente faz do CodegeEx4-All-9b um assistente à direita para o desenvolvimento do ambiente de programação cruzada.
Em termos de avaliação de desempenho, o CodegeEx4-All-9b teve um bom desempenho em benchmarks autoritários, como o BigCodeBench e o NaturalCodeBench. Esses testes avaliam de maneira abrangente os recursos do modelo de geração de código e o excelente desempenho de codegeex4-all-9b demonstra totalmente sua confiabilidade e praticidade em aplicativos do mundo real. Como um modelo líder com um tamanho de parâmetro inferior a 10 bilhões, ele supera com sucesso muitos concorrentes maiores.
O CodegeEx4-All-9B foi projetado com a experiência do usuário em mente, garantindo que os desenvolvedores possam integrá-lo facilmente aos fluxos de trabalho existentes. Ao suportar uma versão especificada da Biblioteca Transformers, os desenvolvedores podem iniciar e usar rapidamente o modelo. Ao mesmo tempo, o duplo suporte do modelo para GPU e CPU garante aplicações flexíveis em diferentes ambientes de computação, e essa acessibilidade promoverá bastante sua adoção generalizada na comunidade de desenvolvedores.
Nos cenários práticos de aplicação, o processo de inferência CodegeEx4-All-9B demonstra sua poderosa capacidade de geração de código. O modelo pode gerar código claro e executável com base na entrada do usuário, simplificando bastante o processo de desenvolvimento. Essa capacidade é particularmente proeminente em cenários, como desenvolvimento complexo de algoritmo ou automação de tarefas de codificação repetitiva, fornecendo aos desenvolvedores melhorias significativas de eficiência.
Como a mais recente conquista da equipe de engenharia do conhecimento e da equipe de mineração de dados da Universidade de Tsinghua, o lançamento do CodegeEx4-All-9B marca um marco importante no desenvolvimento da tecnologia de geração de código. Seu excelente desempenho, suporte abrangente de recursos e design amigável revolucionarão a maneira como os desenvolvedores lidam com tarefas de codificação e promovem melhorias de eficiência e avanços inovadores no campo de desenvolvimento de software.
Endereço do modelo: https://huggingface.co/thudm/codegeex4-all-9b