Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Qwen2.5-Coderシリーズの14Bパラメータコード生成モデル

一般製品プログラミングコード生成コード推論

Qwen2.5-Coder-14B-Instructは、Qwen2.5-Coderシリーズの大規模言語モデルであり、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、ソースコード、テキストコード接地、合成データなどを含む5.5兆トークンまで拡張トレーニングを行い、現在オープンソースのコードLLMにおける最新技術となっています。コーディング能力の向上だけでなく、数学や汎用能力の優位性も維持しており、最大128Kトークンのロングコンテキストにも対応しています。

コード生成：コード生成能力が大幅に向上し、GPT-4と同等のコーディング能力を実現。
コード推論：コードの論理と構造に対する理解能力が向上。
コード修正：コードエラーの検出と修正能力が向上。
ロングコンテキスト対応：最大128Kトークンのロングコンテキストに対応し、大規模なコードベースの処理に適しています。
Transformersベース：Transformersアーキテクチャを採用し、RoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアスを含みます。
パラメータ数：147億個のパラメータを備え、埋め込みパラメータを除く非埋め込みパラメータは131億個。
階層構造：48層のモデルで構成され、QとKVのAttentionヘッドはそれぞれ40と8。

本モデルのターゲットユーザーは、特に大量のコードや複雑なプロジェクトを扱うプロの開発者を含む、開発者とプログラマーです。Qwen2.5-Coder-14B-Instructは強力なコードアシストを提供し、コーディング効率とコード品質の向上を支援します。

開発者がQwen2.5-Coder-14B-Instructを使用してクイックソートアルゴリズムのコードを生成する。
ソフトウェアエンジニアがモデルを使用して既存コードのバグを修正する。
データサイエンティストが大規模データセットを処理する際に、モデルを使用してコードの最適化とパフォーマンス向上を行う。

1. Hugging Faceウェブサイトにアクセスし、Qwen2.5-Coder-14B-Instructモデルを検索します。
2. ページに記載されているコードスニペットに従って、AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerをインポートします。
3. モデル名を使用してモデルとトークナイザーをロードします。
4. 特定の機能のコードリクエストなど、入力プロンプトを用意します。
5. 入力プロンプトをモデルが理解できる形式に変換し、モデル入力を作成します。

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