# 因果言語モデル

Qwen2.5-Coderは、Qwen大規模言語モデルの最新シリーズであり、コード生成、コード推論、コード修正に特化しています。強力なQwen2.5をベースに、5.5兆個のソースコード、テキストコードベース、合成データなどを用いてトレーニングされており、現在、オープンソースのコード言語モデルにおける最新技術となっています。このモデルは、プログラミング能力においてGPT-4oに匹敵するだけでなく、数学および一般的な能力においても優位性を維持しています。Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4モデルは、GPTQで量子化された4ビットの命令調整モデルであり、因果言語モデル、事前トレーニングと事後トレーニング、transformersアーキテクチャなどの特徴を備えています。

Qwen2.5-Coderは、Qwen大規模言語モデルの最新シリーズであり、コード生成、コード推論、コード修正に特化しています。Qwen2.5の強力な能力を基盤とし、ソースコード、テキストコードベース、合成データなどを含む5.5兆トークンに拡張トレーニングすることで、Qwen2.5-Coder-32Bは現在最先端のオープンソースコードLLMとなり、そのコーディング能力はGPT-4oに匹敵します。このモデルはAWQ量子化された4ビット指令調整済み0.5Bパラメータバージョンであり、因果言語モデル、事前学習と事後学習、Transformersアーキテクチャなどの特徴を備えています。

Qwen2.5-Coderは、コード生成、推論、修正のために設計されたQwen大規模言語モデルの最新シリーズです。Qwen2.5をベースに、ソースコード、テキストコードベース、合成データなどを含む5.5兆トークンまでトレーニングトークンを拡張しました。Qwen2.5-Coder-32Bは、現在オープンソースのコードLLMの中でトップクラスであり、そのコーディング能力はGPT-4oに匹敵します。このモデルは、GPTQ量子化された4ビット命令微調整済み3BパラメーターQwen2.5-Coderモデルで、因果言語モデル、事前トレーニングと事後トレーニング段階、transformersアーキテクチャなどの特徴があります。

tiiuae/falcon-mamba-7bは、TII UAEによって開発された、Mambaアーキテクチャに基づく高性能因果言語モデルです。生成タスク向けに設計されており、複数のベンチマークテストで優れた性能を示しています。様々なハードウェア構成で動作し、性能とリソースの必要性に応じて、複数の精度設定に対応しています。高度な3D並列化戦略とZeRO最適化技術を用いて訓練されており、大規模GPUクラスタ上での効率的な訓練を可能にしています。