На пересечении технологий искусственного интеллекта и генерации кода, группа по знаниям (KEG) Университета Tsinghua и команда по добыче данных принесли революционный прорыв-Codeex4-All-9b. Как последний шедевр серии Codegeex, эта модель не только продолжает выдающуюся производительность серии в области генерации кода, но и устанавливает новый отраслевой эталон в многоязычной поддержке и автоматической эффективности кодирования, внедряя новую жизнеспособность в область разработки программного обеспечения. Полем
Основываясь на расширенной структуре GLM-4-9B, CodeEx4-ALL-9B был тщательно обучен и оптимизирован для демонстрации чрезвычайных возможностей генерации кода. Модель имеет 940 миллионов параметров, что превосходно в своих показателях среди аналогичных продуктов, превосходящих много масштабных общих моделей. Его превосходная скорость вывода и всесторонняя производительность делают его идеальным выбором для различных задач разработки программного обеспечения, что обеспечивает разработчиков сильную техническую поддержку.
Что уникально в CodeEx4-ALL-9B, так это его полноценная функциональная поддержка. От завершения кода, поколения до интерпретации кода и поиска в Интернете модель охватывает все ключевые ссылки разработки программного обеспечения. В частности, его инновационная функция кода и ответов на уровне склада позволяет разработчикам взаимодействовать с базой кода более интуитивно и эффективно. Этот всеобъемлющий функциональный дизайн делает CodeEx4-ALL-9B правым помощником по развитию среды перекрестной программы.
С точки зрения оценки производительности, Codeex4-All-9b хорошо показал в авторитетных тестах, таких как BigCodebench и NaturalCodebench. Эти тесты всесторонне оценивают возможности модели генерации кода, а выдающаяся производительность CodeEx4-All-9b полностью демонстрирует свою надежность и практичность в реальных приложениях. Как ведущая модель с размером параметров менее 10 миллиардов, она успешно превосходит многих более крупных конкурентов.
CodeGeex4-All-9b разработан с учетом пользовательского опыта, что обеспечивает легко интегрировать его в существующие рабочие процессы. Поддерживая указанную версию библиотеки Transformers, разработчики могут быстро запустить и использовать модель. В то же время двойная поддержка модели для графических процессоров и процессора обеспечивает гибкие приложения в различных вычислительных средах, и эта доступность значительно способствует его широко распространенному внедрению в сообществе разработчиков.
В практических сценариях применения процесс вывода CodeEx4-ALL-9B демонстрирует свою мощную способность генерации кода. Модель может генерировать четкий и исполняемый код на основе ввода пользователя, что значительно упрощает процесс разработки. Эта возможность особенно заметна в таких сценариях, как разработка сложных алгоритмов или автоматизация задач с повторяющимся кодированием, предоставляя разработчикам значительное повышение эффективности.
В качестве последнего достижения команды по инженерным знаниям и команды по добыче данных Университета Цинхуа, выпуск CodeEx4-ALL-9B отмечает важную веху в разработке технологии генерации кода. Его превосходная производительность, комплексная поддержка функций и удобный дизайн будут революционизировать способ, которым разработчики обрабатывают задачи кодирования и способствуют повышению эффективности и инновационным прорывам в области разработки программного обеспечения.
Адрес модели: https://huggingface.co/thudm/codegeex4-all-9b