Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

Normales ProduktProgrammierungCodegenerierungCode-Inferenz

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct ist ein großes Sprachmodell aus der Qwen2.5-Coder-Serie, das sich auf Codegenerierung, Code-Inferenz und Code-Reparatur konzentriert. Basierend auf dem leistungsstarken Qwen2.5 wurde das Modell durch Erweiterung der Trainings-Tokens auf 5,5 Billionen, einschließlich Quellcode, textbasierter Code-Begründungen und synthetischer Daten, zum aktuellsten Stand der Technik bei Open-Source-Code-LLMs weiterentwickelt. Es verbessert nicht nur die Codierungsfähigkeiten, sondern behält auch seine Stärken in Mathematik und allgemeinen Fähigkeiten bei und unterstützt lange Kontexte mit bis zu 128.000 Tokens.

Codegenerierung: Deutliche Verbesserung der Codegenerierung
vergleichbar mit den Codierungsfähigkeiten von GPT-4.
Code-Inferenz: Verbessertes Verständnis der Codelogik und -struktur.
Codereparatur: Verbesserung der Erkennung und Behebung von Codefehlern.
Unterstützung langer Kontexte: Unterstützung von langen Kontexten mit bis zu 128.000 Tokens
ideal für die Verarbeitung großer Codebasen.
Basierend auf Transformers: Verwendung der Transformer-Architektur
einschließlich RoPE
SwiGLU
RMSNorm und Attention QKV-Bias.

Die Zielgruppe sind Entwickler und Programmierer
insbesondere solche
die mit großen Codemengen und komplexen Projekten arbeiten. Qwen2.5-Coder-14B-Instruct bietet leistungsstarke Code-Unterstützung und hilft ihnen
die Code-Effizienz und -Qualität zu verbessern.

Ein Entwickler verwendet Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
um den Code für einen Quicksort-Algorithmus zu generieren.
Ein Softwareentwickler verwendet das Modell
um Fehler in vorhandenem Code zu beheben.
Ein Data Scientist verwendet das Modell zur Codeoptimierung und Leistungssteigerung bei der Verarbeitung großer Datenmengen.

1. Rufen Sie die Hugging Face-Website auf und suchen Sie nach dem Modell Qwen2.5-Coder-14B-Instruct.
2. Importieren Sie AutoModelForCausalLM und AutoTokenizer gemäß dem auf der Seite bereitgestellten Code-Snippet.
3. Laden Sie das Modell und den Tokenizer mit dem Modellnamen.
4. Bereiten Sie die Eingabeprompt vor
z. B. eine Anfrage zum Schreiben von Code für eine bestimmte Funktion.

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Qwen2.5-Coder-14B-Instruct Neueste Verkehrssituation

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Qwen2.5-Coder-14B-Instruct Besuchstrend

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Qwen2.5-Coder-14B-Instruct Traffic-Quellen

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct Alternativen

Qwen2.5-Coder-7B — 7B-Parameter-Codegenerierungsmodell aus der Qwen2.5-Coder-Reihe

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — 14B-Parameter-Codegenerierungsmodell der Qwen2.5-Coder-Serie

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