

Yi Coder
紹介 :
Yi-Coderは、100億パラメーター未満で最先端のコーディング性能を提供する、一連のオープンソースのコード大規模言語モデル(LLM)です。1.5Bと9Bパラメーターの2つのサイズがあり、基礎版とチャット版を提供することで、効率的な推論と柔軟なトレーニングを目的としています。Yi-Coder-9Bは、GitHubのコードリポジトリレベルのコーパスとCommonCrawlからフィルタリングされたコード関連データで、追加で2.4兆の高品質トークンでトレーニングされています。Yi-Coderは、基礎的なプログラミングや競技プログラミング、コード編集とリポジトリレベルの補完、長文脈の理解、数学的推論など、さまざまなプログラミングタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。
ターゲットユーザー :
Yi-Coderは、ソフトウェア開発者、競技プログラミング参加者、AI研究者にとって最適です。コード作成効率の向上、複雑なプログラミング問題の解決、そしてプログラミング分野におけるAIの応用研究の基盤を提供します。
使用シナリオ
開発者はYi-Coderを使用してコードの自動補完を行い、開発効率を向上させます。
競技プログラミング参加者はYi-Coderを使用してアルゴリズムの問題を解決し、より高い順位を獲得します。
AI研究者はYi-Coderを使用してコード生成と推論能力の研究を行います。
製品特徴
52種類の主要なプログラミング言語に対応した高品質トークンの事前学習
長文脈モデリング:最大コンテキストウィンドウ128Kトークンにより、プロジェクトレベルのコード理解と生成を実現
10億パラメーター未満のモデルで卓越した性能を発揮し、より大規模なモデルと同等の性能を実現
LiveCodeBenchプラットフォームにおいて、Yi-Coder-9B-Chatは23.4%の合格率を達成し、他のモデルを上回りました。
CodeEditorBenchにおいて、Yi-Coder-9Bはコード修正タスクで優れたパフォーマンスを発揮しました。
CrossCodeEvalにおいて、Yi-Coderはファイル間のコード補完において優れたパフォーマンスを発揮しました。
'Needle in the code'タスクにおいて、Yi-Coder-9Bは長文脈モデリング能力を示しました。
Program-Aid Math Reasoning評価において、Yi-Coder-9Bは数学的推論において優れたパフォーマンスを示しました。
使用チュートリアル
Yi-CoderのGitHubページにアクセスし、モデルの詳細情報と使用方法を確認してください。
Python環境やTransformersライブラリなどの必要なソフトウェア依存関係をダウンロードしてインストールしてください。
Yi-CoderのREADMEドキュメントに従って、モデルのトレーニングまたは推論環境を設定してください。
Yi-Coder APIを使用してコードを生成するか、既存のコード編集タスクに参加してください。
プロジェクトにYi-Coderを統合し、その長文脈理解とコード生成能力を活用して開発プロセスを最適化してください。
Yi-Coderのコミュニティディスカッションに参加し、技術サポートとベストプラクティスを共有してください。
DiscordまたはメールでYi-Coderの開発チームに連絡し、より詳細な支援と議論を受けてください。
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