DeepCoder
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Deepcoder
紹介 :
DeepCoder-14B-Previewは、強化学習に基づくコード推論の大規模言語モデルであり、長いコンテキストを処理でき、60.6%の合格率を達成しており、プログラミングタスクやコード生成の自動化に適しています。本モデルの強みは、その革新的なトレーニング方法により、他のモデルよりも優れた性能を提供し、完全にオープンソースであるため、幅広いコミュニティアプリケーションや研究をサポートしている点です。
ターゲットユーザー :
「本製品は、特にコード生成の自動化や複雑なプログラミングタスクの解決策を必要とするプログラマー、開発者、研究者向けです。DeepCoder-14B-Previewは、その強力な推論能力とオープンソースの特性により、これらのユーザーがより効率的にタスクを完了するのに役立ちます。」
総訪問数: 0
最も高い割合の地域: US(17.94%)
ウェブサイト閲覧数 : 37.8K
使用シナリオ
コード生成の自動化:ユーザーはDeepCoderを使用して効率的なコードセグメントを生成し、手動で記述する時間を削減できます。
プログラミングコンテストの支援:プログラミングコンテストに参加する開発者に、リアルタイムのコード評価と最適化の提案を提供します。
教育ツール:コンピュータサイエンス教育関係者が、教育においてプログラミング演習と解決策を提供するのに役立ちます。
製品特徴
長いコンテキストの処理:64Kコンテキストの推論能力をサポートし、複雑なプログラミングタスクに適しています。
高精度:LiveCodeBench v5で60.6%のPass@1精度を達成し、ベースラインモデルを上回っています。
強化学習に基づく:分散型強化学習を使用してモデルを最適化し、トレーニングの安定性と効率を向上させています。
オープンソースで使いやすい:複数の高性能推論システムのサポートを提供し、容易に統合して使用できます。
複数のプログラミングタスクに対応:HumanEval +やCodeforcesなど、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮しています。
使用チュートリアル
DeepCoderのHugging Faceページにアクセスします。
説明に従ってモデルと関連ライブラリをダウンロードします。
サポートされている推論システムでモデルを設定します。
プログラミングの問題やニーズを入力し、モデルを呼び出してコードを生成します。
生成されたコードを取得し、テストと最適化を行います。
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