הדגם CodeGeeX4-9B הוא מודל שפה גדול וחזק שהוכיח ביצועים יוצאים מן הכלל במשימות יצירת קוד. עם רק 9 מיליארד פרמטרים, הוא עולה על אפילו מודלים גדולים יותר כמו CodeLLaMA 70 מיליארד פרמטרים של Meta.

יכולות המודל אכן מרשימות. הוא יכול לתמוך בפונקציות מקיפות כמו השלמת קוד, יצירת קוד, ואפילו יש לו מפרש קוד מובנה. הוא יכול להשתמש בקריאת פונקציות, חיפוש באינטרנט, ושאלות קוד ברמת מאגר, המכסות מגוון תרחישים של פיתוח תוכנה.

ההערכה של דגם CodeGeeX4-9B מציגה את הצטיינותו. הוא השיג ציון של 48.9 ו-40.4 על BigCodeBench, שבודק את הערכת יצירת קוד ומתמקד במשימות הוראה. זה הגבוה ביותר בין מודלים עם פחות מ-20 מיליארד פרמטרים, והוא אפילו עובר על מודלים גדולים יותר כמו Llama 37 מיליארד InstructGPT.

התאימות של המודל הן לסביבות GPU והן לסביבות CPU מציעה גמישות במגוון סביבות חישוביות. הוא משתלב גם עם IDE פופולריים כמו VS Code ו-JetBrains, מספק גישה חלקה לפונקציונליות שלו כמו קריאת פונקציות, חיפוש באינטרנט, ועוד.

ביצועי המודל CodeGeeX4-9B המצוינים מתרחבים למגוון רחב של בנצ'מרקים, כולל CreX Eval, שבו הוא הפגין תוצאות מרשימות, בעיקר ביכולת Chain of Thought. תכונה זו מאפשרת למודל להצטיין במגוון רחב של משימות, מיצירת קוד פשוטה ועד אתגרים מבוססי קוד מורכבים יותר.

אחת מהיכולות הייחודיות של דגם CodeGeeX4-9B היא התמיכה בקריאת פונקציות, המאפשרת את ביצוע והפרשנות של הקוד שנוצר. תכונה זו מגבירה את היישום המעשי והשימושיות של המודל בתרחישי קידוד בעולם האמיתי, עולה אפילו על מודל GPT-4 בשיעור ההצלחה בביצוע.

כדי להתחיל עם דגם CodeGeeX4-9B, אתה יכול בקלות להתקין אותו על-ידי העתקת כרטיס המודל וייבוא שלו ל-LLM Studio. לחלופין, אתה יכול לבחון את יכולות המודל בתוך Hugging Face Spaces, שם אתה יכול לחקור את ביצועיו במשימות כמו כתיבת פונקציות Python וייצור יישומים כמו משחק נחש.

באופן כללי, דגם CodeGeeX4-9B הוא הישג מרשים בתחום המודלים השפה הגדולים ליצירת קוד. ביצועיו המרשימים, היכולות הרב-תכליתיות שלו והקלות של השילוב הופכים אותו לכלי חשוב עבור מפתחים וחוקרים כאחד.