Qwen2.5-Coder-7B

Qwen2.5-Coderシリーズの7B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-7Bは、Qwen2.5をベースとした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。5.5兆トークンを超えるトレーニングデータ（ソースコード、テキストコード接地、合成データなど）を用いて学習されており、現在公開されているコード言語モデルの最新成果です。プログラミング能力においてGPT-4oと同等のパフォーマンスを示すだけでなく、数学能力や一般的な能力においても優れており、最大128Kトークンの長文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、開発者はコードロジックを迅速に実装できます。
コード推論：コードロジックに対するモデルの理解力を高め、コードレビューと最適化の効率を向上させます。
コード修正：コード内のエラーを自動的に検出して修正し、デバッグ時間を短縮します。
長文コンテキストサポート：最大128Kトークンの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アーキテクチャに基づく：高度なRoPE、SwiGLU、RMSNorm、Attention QKVバイアス技術を採用しています。
パラメータ数：76.1億個のパラメータを持ち、そのうち埋め込みではないパラメータは65.3億個です。
層数とアテンションヘッド数：28層あり、QとKVのアテンションヘッド数はそれぞれ28と4です。

開発者やプログラマ、特に大量のコードや複雑なプロジェクトを扱う必要がある方を対象としています。Qwen2.5-Coder-7Bは、強力なコード生成、推論、修正機能を提供することで、開発効率とコード品質の向上を支援します。

開発者がQwen2.5-Coder-7Bを使用してコードの自動補完を行い、コーディング速度を向上させます。
コードレビューにおいて、モデルのコード推論能力を利用して潜在的なコードの問題を発見します。
大規模なコードベースの保守において、モデルの長文コンテキストサポート機能を使用して複雑なコード依存関係を処理します。

1. Hugging Faceプラットフォームにアクセスし、Qwen2.5-Coder-7Bモデルを検索します。
2. モデルカードを読み、モデルの詳細情報と利用条件を確認します。
3. プロジェクトのニーズに応じて、モデルをダウンロードするか、プラットフォーム上で直接展開します。
4. Hugging FaceのTransformersライブラリを使用してモデルを読み込み、環境を設定します。
5. コード関連のクエリや指示を入力すると、モデルは対応するコードを生成するか、コード関連の推論を提供します。

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Qwen2.5-Coder 技術レポート — Qwen2.5-Coderシリーズ技術レポート

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