Le modèle CodeGeeX4-9B est un puissant modèle de langage de grande taille qui a démontré des performances exceptionnelles dans les tâches de génération de code. Avec seulement 9 milliards de paramètres, il surpasse même des modèles plus importants comme le modèle CodeLLaMA 70 milliards de paramètres de Meta AI.

Les capacités du modèle sont vraiment impressionnantes. Il peut prendre en charge des fonctions complètes telles que la complétion de code, la génération de code et même dispose d'un interpréteur de code intégré. Il peut utiliser l'appel de fonction, la recherche sur le Web et l'interrogation de code au niveau du référentiel, couvrant divers scénarios de développement de logiciels.

L'évaluation du modèle CodeGeeX4-9B met en évidence son excellence. Il a obtenu un score de 48,9 et 40,4 sur le BigCodeBench, qui teste l'évaluation de la génération de code et se concentre sur les tâches d'instruction. C'est le plus élevé parmi les modèles de moins de 20 milliards de paramètres, et il dépasse même des modèles plus importants comme le modèle Llama 37 milliards InstructGPT.

La compatibilité du modèle avec les environnements GPU et CPU offre de la flexibilité dans divers environnements de calcul. Il s'intègre également aux environnements de développement intégrés (IDE) populaires comme VS Code et JetBrains, offrant un accès transparent à ses fonctionnalités telles que l'appel de fonction, la recherche sur le Web et plus encore.

Les performances exceptionnelles du modèle CodeGeeX4-9B s'étendent à divers benchmarks, y compris le CreX Eval, où il a démontré des résultats remarquables, notamment dans la capacité de chaîne de pensée. Cette fonctionnalité permet au modèle d'exceller dans une large gamme de tâches, de la simple génération de code aux défis de code plus complexes.

L'une des capacités uniques du modèle CodeGeeX4-9B est sa prise en charge de l'appel de fonction, qui permet l'exécution et l'interprétation du code généré. Cette fonctionnalité améliore l'application pratique et l'utilité du modèle dans les scénarios de codage réels, surpassant même le modèle GPT-4 en termes de taux de réussite de l'exécution.

Pour commencer avec le modèle CodeGeeX4-9B, vous pouvez facilement l'installer en copiant la fiche du modèle et en l'important dans LLM Studio. Vous pouvez également tester les capacités du modèle dans les espaces Hugging Face, où vous pouvez explorer ses performances sur des tâches comme l'écriture de fonctions Python et la génération d'applications comme un jeu de serpent.

Dans l'ensemble, le modèle CodeGeeX4-9B est une réalisation remarquable dans le domaine des modèles de langage de grande taille pour la génération de code. Ses performances impressionnantes, ses capacités polyvalentes et sa facilité d'intégration en font un outil précieux pour les développeurs et les chercheurs.