CodeGeeX4-ALL-9B
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Codegeex4 ALL 9B
紹介 :
CodeGeeX4-ALL-9Bは、CodeGeeX4シリーズモデルの最新オープンソース版であり、GLM-4-9Bをベースに継続的に訓練され、コード生成能力が大幅に向上しました。コード補完、生成、コード解釈、ウェブ検索、関数呼び出し、コードQ&Aなどの機能をサポートし、ソフトウェア開発の様々な場面に対応します。BigCodeBenchやNaturalCodeBenchなどの公共ベンチマークテストで優れた性能を示しており、10億パラメータ未満のモデルとしては最強のコード生成モデルであり、推論速度とモデル性能の最適なバランスを実現しています。
ターゲットユーザー :
ソフトウェア開発者、プログラミング教育者、研究者、特にコードの迅速な生成、コードロジックの理解、コードベースの管理とQ\u0026Aが必要な専門家向け。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 58.0K
使用シナリオ
開発者はCodeGeeX4-ALL-9Bを使用してコードの補完と生成を迅速に行い、開発効率を向上させます。
教育者はモデルを利用してプログラミング教育を行い、学生が複雑なコード構造を理解するのを支援します。
研究者はモデルを使用してコード生成に関する学術研究やベンチマークテストを行います。
製品特徴
コード補完と生成:複数のプログラミング言語に対応したコードの自動完成と生成。
コードインタープリター:コードセグメントを理解し解釈し、コード実行のロジックと機能の説明を提供。
ウェブ検索:検索機能を統合し、ユーザーが関連情報に迅速にアクセスできるように支援。
関数呼び出し:関数レベルのコード呼び出しと実行をサポート。
コードQ&A:コードベースレベルでQ&A機能を提供し、プログラミング上の問題解決を支援。
多様な会話履歴の維持:システムプロンプトによるガイドでコンテキスト情報を維持し、インタラクションの質を高める。
コード検索:大規模なコンテキスト内でコードを検索し、高精度のコード特定を実現。
使用チュートリアル
1. transformersなどの必要なPythonライブラリをインストールします。
2. AutoTokenizerを使用してTHUDM/codegeex4-all-9bからトークナイザーを取得します。
3. AutoModelForCausalLMを使用してCodeGeeX4-ALL-9Bモデルを読み込みます。
4. 入力データを準備し、トークナイザーでトークン化処理を行います。
5. モデルを評価モードに設定し、コード生成を実行します。
6. モデルの出力結果を利用して、以降のコード使用または分析を行います。
7. 必要に応じて、ユーザーガイドを参照してモデルの詳細な使用方法を理解してください。
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