CodeGeeX4-9B-modellen är en kraftfull stor språkmodell som har visat exceptionella prestationer i uppgifter för kodgenerering. Med bara 9 miljarder parametrar överträffar den till och med större modeller som Meta AI:s CodeLLaMA 70 miljarder parametrar.

Modellens förmågor är verkligen imponerande. Den kan stödja omfattande funktioner som kodkomplettering, kodgenerering och till och med har en inbyggd kodtolkare. Den kan använda funktionsanrop, webbsökning och kodrelaterade frågor på förvarsniå, vilket täcker olika scenarier inom mjukvaruutveckling.

Utvärderingen av CodeGeeX4-9B-modellen visar dess excellens. Den uppnådde ett resultat på 48,9 och 40,4 på BigCodeBench, som testar utvärderingen av kodgenerering och fokuserar på instruktionsuppgifter. Detta är det högsta bland modeller med färre än 20 miljarder parametrar, och den överträffar till och med större modeller som Llama 37 miljarder InstructGPT-modellen.

Modellens kompatibilitet med både GPU- och CPU-miljöer erbjuder flexibilitet i olika beräkningsmiljöer. Den integreras också med populära IDEer som VS Code och JetBrains, vilket ger smidig åtkomst till dess funktioner som funktionsanrop, webbsökning och mer.

CodeGeeX4-9B-modellen är en kraftfull stor språkmodell som har visat exceptionella prestationer i olika kodrelaterade mätningar och uppgifter. Med bara 9 miljarder parametrar överträffar denna modell till och med större modeller som Meta's CodeLLaMA 70B, vilket visar på dess imponerande förmågor.

Modellen har uppnått ett resultat på 48,9 och 40,4 på BigCode Bench Complete, vilket utvärderar kvaliteten på kodgenerering. Detta placerar den som den mest kraftfulla modellen bland de med färre än 20 miljarder parametrar. Dessutom har den visat stark prestanda på andra mätningar som NaturalCodeBench, vilket belyser dess robusthet och tillförlitlighet i verkliga tillämpningar.

En av de utmärkande funktionerna hos CodeGeeX4-9B-modellen är dess stöd för både GPU- och CPU-miljöer, vilket ger flexibilitet i olika beräkningsuppställningar. Den integreras också sömlöst med populära IDEer som VS Code och JetBrains, vilket gör att användare kan komma åt funktioner som kodkomplettering, generering och webbsökning direkt i sina utvecklingsmiljöer.

CodeGeeX4-9B-modellen är en kraftfull öppen källkods-språkmodell som stöder omfattande kodgenereringsförmågor. Några av de viktiga integrationerna och funktionerna hos denna modell inkluderar:

1. Flerspråkigt stöd: Modellen kan generera kod på flera programmeringsspråk, vilket gör den till ett mångsidigt verktyg för utvecklare.

2. Kodkomplettering och -generering: Modellen kan hjälpa till med kodkomplettering, vilket gör att användare kan generera kodavsnitt och hela funktioner baserat på sina indata.

3. Kodtolkning: Modellen har inbyggda kodtolkningsförmågor, vilket gör att den kan köra och tolka den genererade koden.

4. Funktionsanrop: En av de unika funktionerna hos CodeGeeX4-9B är dess förmåga att anropa och köra funktioner inom den genererade koden, vilket förbättrar dess praktiska tillämpning i verkliga kodscenarier.

CodeGeeX4-9B-modellen är en kraftfull öppen källkods-språkmodell som stöder flerspråkig kodgenerering. Den har kontinuerligt tränats på GLM 49B-parametermodellen, vilket avsevärt har förbättrat dess kodgenereringsförmågor.

Denna modell visar exceptionella prestationer och överträffar till och med större modeller som Meta's CodeLLaMA 70B. Den uppnår en utmärkt balans mellan inferensprestation och genereringseffektivitet, vilket framgår av dess höga poäng på mätningar som BigCode Bench.

CodeGeeX4-9B-modellen stöder omfattande funktioner, inklusive kodkomplettering, kodgenerering och en integrerad kodtolkare. Den kan också hantera uppgifter som funktionsanrop, webbsökning och kodrelaterade frågor på förvarsniå, vilket gör den till ett mångsidigt verktyg för olika mjukvaruutvecklingsscenarier.

CodeGX4-modellen är en kraftfull och imponerande stor språkmodell som har visat exceptionella prestationer i olika kodrelaterade uppgifter. Med sin storlek på 9 miljarder parametrar överträffar den till och med större modeller som Meta's CodeLLaMA 70 miljarder parametrar, vilket visar på dess effektivitet och effektivitet.

Modellens förmågor är verkligen anmärkningsvärda, med stöd för omfattande funktioner som kodkomplettering, kodgenerering och till och med en inbyggd kodtolkare. Den har förmågan att använda funktionsanrop, webbsökning och kodrelaterade frågor på förvarsniå, vilket täcker ett brett spektrum av mjukvaruutvecklingsscenarier.

Resultaten från utvärderingen belyser modellens utmärkta balans mellan inferensprestation och genereringseffektivitet. Den uppnår toppresultat på mätningar som BigCode Bench, vilket visar på dess robusthet och tillförlitlighet i verkliga tillämpningar.