Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
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Qwen2.5 Coder 14B Instruct
简介 :
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
需求人群 :
目标受众为开发者和编程人员,特别是那些需要处理大量代码和复杂项目的专业开发者。Qwen2.5-Coder-14B-Instruct能够提供强大的代码辅助,帮助他们提高编码效率和代码质量。
总访问量: 29.7M
占比最多地区: US(17.94%)
本站浏览量 : 51.3K
使用场景
开发者使用Qwen2.5-Coder-14B-Instruct生成快速排序算法的代码。
软件工程师利用模型修复现有代码中的错误。
数据科学家在处理大规模数据集时,使用模型进行代码优化和性能提升。
产品特色
代码生成:显著提升代码生成能力,匹配GPT-4o的编码能力。
代码推理:增强对代码逻辑和结构的理解能力。
代码修复:提高代码错误检测和修复的能力。
长上下文支持:支持长达128K令牌的长上下文,适合处理大型代码库。
基于Transformers:采用transformers架构,包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置。
参数数量:拥有14.7B个参数,其中非嵌入参数为13.1B。
层次结构:模型包含48层,Q和KV的注意力头分别为40和8。
使用教程
1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-14B-Instruct模型。
2. 根据页面提供的代码片段,导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 使用模型名称加载模型和分词器。
4. 准备输入提示,例如编写一个特定功能的代码请求。
5. 将输入提示转换为模型可以理解的格式,并生成模型输入。
6. 使用模型的generate方法生成代码。
7. 从生成的ID中提取并解码最终的代码响应。
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