Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4

32億パラメーターのオープンソースコード生成言語モデル

一般製品プログラミングコード生成コード推論

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4は、Qwen2.5をベースとした32億5千万パラメーターのコード生成大規模言語モデルであり、長文処理に対応し、最大128Kトークンをサポートします。コード生成、コード推論、コード修正において顕著な性能向上を実現しており、現在オープンソースのコード言語モデルの中でもトップクラスです。コーディング能力の強化に加え、数学や一般能力においても優れた性能を維持しています。

コード生成：コード生成能力が大幅に向上し、GPT-4oのコーディング能力に匹敵します。
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します。
コード修正：コード内のエラーや脆弱性を識別して修正する能力が強化されます。
長文サポート：最大128Kトークンの長文処理に対応しています。
4ビット量子化：GPTQ技術を用いた4ビット量子化により、モデルのパフォーマンスと効率が向上します。
多言語サポート：主に英語に対応し、コード作成や関連タスクに適しています。
事前学習と事後学習：事前学習と事後学習の両方を組み合わせることで、モデルの性能が向上します。

開発者やプログラマー、特にコードの記述、理解、保守を行う専門家を対象としています。このモデルは、迅速なコード生成、開発効率の向上、エラーの削減、複雑なプログラミングタスクの処理を支援します。

開発者がこのモデルを使用して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、このモデルを使用して既存コードのバグを修正します。
プログラミング教育において、教師がコードのロジックを説明し、教育を支援するためにこのモデルを使用します。

1. Hugging Faceウェブサイトにアクセスし、Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4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い、必要なライブラリとモジュールをインポートします。
3. AutoModelForCausalLMとAutoTokenizerを使用して、モデルとトークナイザーを読み込みます。
4. 特定の機能のコード要求など、入力プロンプトを用意します。
5. モデルを使用してコードまたは応答を生成します。

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