Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型

普通产品编程代码生成代码推理

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型，专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5，该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿，包括源代码、文本代码接地、合成数据等，成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力，还保持了在数学和通用能力方面的优势，并支持长达128K令牌的长上下文。

代码生成：显著提升代码生成能力，匹配GPT-4o的编码能力。
代码推理：增强对代码逻辑和结构的理解能力。
代码修复：提高代码错误检测和修复的能力。
长上下文支持：支持长达128K令牌的长上下文，适合处理大型代码库。
基于Transformers：采用transformers架构，包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置。
参数数量：拥有14.7B个参数，其中非嵌入参数为13.1B。
层次结构：模型包含48层，Q和KV的注意力头分别为40和8。

目标受众为开发者和编程人员，特别是那些需要处理大量代码和复杂项目的专业开发者。Qwen2.5-Coder-14B-Instruct能够提供强大的代码辅助，帮助他们提高编码效率和代码质量。

开发者使用Qwen2.5-Coder-14B-Instruct生成快速排序算法的代码。
软件工程师利用模型修复现有代码中的错误。
数据科学家在处理大规模数据集时，使用模型进行代码优化和性能提升。

1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-14B-Instruct模型。
2. 根据页面提供的代码片段，导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
3. 使用模型名称加载模型和分词器。
4. 准备输入提示，例如编写一个特定功能的代码请求。
5. 将输入提示转换为模型可以理解的格式，并生成模型输入。

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