Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct

Qwen2.5-Coderシリーズの指示微調整済み0.5B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は、コード生成、コード推論、コード修正に特化したQwen大規模言語モデルの最新シリーズです。強力なQwen2.5をベースに、ソースコード、テキストコードベース、合成データなどを含む5.5兆トークンに拡張トレーニングを行い、Qwen2.5-Coder-32Bは現在最先端のオープンソースコードLLMとなり、そのコーディング能力はGPT-4oに匹敵します。このモデルはコーディング能力を向上させただけでなく、数学や一般能力における優位性も維持しており、コードエージェントなどの実用アプリケーションに、より包括的な基盤を提供します。

コード生成：コード生成能力を大幅に向上させ、開発者がプログラミングタスクを迅速に達成することを支援します。
コード推論：コードロジックに対するモデルの理解を深め、コード分析の精度を向上させます。
コード修正：開発者がコード内のエラーを発見・修正し、コードの品質を向上させることを支援します。
包括的な技術基盤：コードエージェントなど、様々な実用的なアプリケーションシナリオに適用可能です。
事前学習と事後学習：異なる開発ニーズに合わせて、事前学習と事後学習が施されています。
高性能アーキテクチャ：transformersアーキテクチャを採用し、RoPE、SwiGLU、RMSNormなどの先進技術が含まれています。
ロングコンテキスト対応：最大32
768トークンのコンテキスト長に対応し、複雑なプログラミングタスクの処理に適しています。

開発者、プログラミング愛好家、ソフトウェアエンジニアを対象としています。Qwen2.5-Coderは、強力なコード生成、推論、修正機能を提供することで、特に大量のコードや複雑なプロジェクトの処理が必要な場合に、プログラミング効率とコード品質の向上を支援し、効果的な技術サポートとアシスタンスを提供します。

開発者がQwen2.5-Coder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します。
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エラーを修正し、プロジェクトの安定性を向上させます。
プログラミング愛好家がモデルを使用してコードのベストプラクティスを学習し、個人のプログラミングスキルを向上させます。

1. Hugging Face公式サイトにアクセスし、Qwen2.5-Coder-0.5B-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例に従って、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読み込みます：model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)。
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。

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