يُعد نموذج CodeGeeX4-9B نموذج لغة كبير قوي أظهر أداءً استثنائيًا في مهام توليد الرمز. بمجرد 9 مليار معلمة، فإنه يتفوق على نماذج أكبر مثل نموذج CodeLLaMA 70 مليار معلمة الخاص بـ Meta AI.

إن قدرات النموذج حقًا مذهلة. فهو يمكن أن يدعم وظائف شاملة مثل إكمال الرمز وتوليد الرمز، وحتى لديه مفسر رمز مدمج. يمكنه استخدام استدعاء الوظيفة والبحث على الويب والإجابة على أسئلة الرمز على مستوى المستودع، مما يغطي مختلف سيناريوهات تطوير البرامج.

تُظهر تقييم نموذج CodeGeeX4-9B تميزه. حقق درجة 48.9 و 40.4 على BigCodeBench، والتي تختبر تقييم توليد الرمز وتركز على مهام التعليمات. هذا هو الأعلى بين النماذج التي تقل عن 20 مليار معلمة، وحتى يتفوق على نماذج أكبر مثل Llama 37 مليار InstructGPT.

توافق النموذج مع بيئات GPU و CPU يوفر المرونة في بيئات الحوسبة المختلفة. كما أنه يندمج مع أدوات التطوير الشائعة مثل VS Code و JetBrains، مما يوفر إمكانية الوصول السلسة إلى وظائفه مثل استدعاء الوظيفة والبحث على الويب وأكثر من ذلك.

يمتد الأداء الاستثنائي لنموذج CodeGeeX4-9B إلى مختلف المعايير، بما في ذلك CreX Eval، حيث أظهر نتائج متميزة، خاصة في قدرة سلسلة الأفكار. تسمح هذه الميزة للنموذج بالتفوق عبر مجموعة واسعة من المهام، من توليد الرمز البسيط إلى التحديات المعقدة القائمة على الرمز.

إحدى القدرات الفريدة لنموذج CodeGeeX4-9B هي دعمه لاستدعاء الوظيفة، مما يمكّن من تنفيذ وتفسير الرمز المولد. تعزز هذه الميزة التطبيق العملي والفائدة للنموذج في سيناريوهات الترميز الحقيقية، متفوقًا حتى على نموذج GPT-4 في معدل نجاح التنفيذ.

للبدء باستخدام نموذج CodeGeeX4-9B، يمكنك بسهولة تثبيته عن طريق نسخ بطاقة النموذج واستيرادها إلى LLM Studio. بدلاً من ذلك، يمكنك اختبار قدرات النموذج داخل Hugging Face Spaces، حيث يمكنك استكشاف أدائه في مهام مثل كتابة وظائف Python وتوليد تطبيقات مثل لعبة الثعبان.

بشكل عام، يُعد نموذج CodeGeeX4-9B إنجازًا ملحوظًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة لتوليد الرمز. إن أدائه المвпечатляющий وقدراته المتنوعة وسهولة التكامل تجعله أداة قيمة للمطورين والباحثين على حد سواء.