Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct

Qwen2.5-Coderシリーズの1.5Bパラメーターコード生成モデル

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、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います。現在、オープンソースのコード生成言語モデルの中でもトップクラスであり、コーディング能力はGPT-4oに匹敵します。コーディング能力の向上に加え、数学や一般的な能力においても優れており、コードエージェントなどの実用アプリケーションに包括的な基盤を提供します。

コード生成：コード生成能力が大幅に向上し、複数のプログラミング言語に対応しています。
コード推論：コードのロジックと機能を理解し、推論できます。
コード修正：コード内のエラーや欠陥を検出し、修正します。
ソースコードとテキストコードベースのサポート：大規模データセットでトレーニングされているため、モデルの汎化能力が向上しています。
合成データによるトレーニング：合成データにより、モデルの堅牢性と適応性が向上しています。
全パラメーター化：15.4億パラメーターで、より豊富なモデル表現能力を提供します。
多層および多頭注意機構：28層と12個のクエリヘッド、2個のキーバリューヘッドにより、モデルの深層学習能力が強化されています。
ロングコンテキストサポート：最大32
768トークンのコンテキスト長に対応し、長いコード断片の処理に適しています。

開発者やプログラマー、特にプロジェクトでコードの迅速な生成、理解、修正が必要な専門家を対象としています。Qwen2.5-Coderは開発効率の大幅な向上とコーディングエラーの削減に貢献し、開発者の強力なアシスタントとなります。

開発者がQwen2.5-Coderを使用してソートアルゴリズムのコードを迅速に生成する。
ソフトウェアエンジニアがモデルを使用して既存のコードベースのバグを修正する。
プログラミング教育において、教師がモデルを使用して生徒にコード例と演習を提供する。

1. Hugging Faceウェブサイトにアクセスし、Qwen2.5-Coder-1.5B-Instructモデルを検索します。
2. ページに提供されているコード例に従って、AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerをインポートします。
3. モデル名を'Qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct'に設定し、モデルとトークナイザーを読み込みます。
4. 入力プロンプト（例：「write a quick sort algorithm」）を用意します。
5. tokenizerのapply_chat_templateメソッドを使用して入力プロンプトを処理し、モデル入力を作成します。

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