Mô hình CodeGeeX4-9B là một mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ đã chứng minh được hiệu suất nổi bật trong các nhiệm vụ tạo mã. Với chỉ 9 tỷ tham số, nó vượt trội hơn cả những mô hình lớn hơn như mô hình CodeLLaMA 70 tỷ tham số của Meta AI.

Năng lực của mô hình này thực sự ấn tượng. Nó có thể hỗ trợ các chức năng toàn diện như hoàn thành mã, tạo mã, và thậm chí có một trình thông dịch mã tích hợp sẵn. Nó có thể sử dụng gọi hàm, tìm kiếm trên web và hỏi đáp mã cấp kho lưu trữ, bao phủ các kịch bản phát triển phần mềm khác nhau.

Đánh giá mô hình CodeGeeX4-9B thể hiện sự xuất sắc của nó. Nó đạt điểm số 48,9 và 40,4 trên BigCodeBench, kiểm tra đánh giá tạo mã và tập trung vào các nhiệm vụ hướng dẫn. Đây là điểm số cao nhất trong số các mô hình có ít hơn 20 tỷ tham số, thậm chí vượt qua cả các mô hình lớn hơn như Llama 37 tỷ InstructGPT.

Khả năng tương thích với cả môi trường GPU và CPU của mô hình mang lại sự linh hoạt trong các môi trường tính toán khác nhau. Nó cũng tích hợp với các IDE phổ biến như VS Code và JetBrains, cung cấp quyền truy cập không gián đoạn vào các chức năng của nó như gọi hàm, tìm kiếm trên web và nhiều hơn nữa.

Hiệu suất nổi bật của mô hình CodeGeeX4-9B mở rộng sang các tiêu chuẩn đánh giá khác, bao gồm cả CreX Eval, nơi nó thể hiện kết quả xuất sắc, đặc biệt là trong khả năng Chuỗi Suy nghĩ. Tính năng này cho phép mô hình vượt trội trong một loạt các nhiệm vụ, từ tạo mã đơn giản đến các thách thức mã phức tạp hơn.

Một trong những khả năng độc đáo của mô hình CodeGeeX4-9B là hỗ trợ gọi hàm, cho phép thực thi và diễn giải mã được tạo ra. Tính năng này tăng cường khả năng ứng dụng thực tế và tiện ích của mô hình trong các kịch bản lập trình thực tế, vượt trội hơn cả mô hình GPT-4 trong tỷ lệ thành công khi thực thi.

Để bắt đầu với mô hình CodeGeeX4-9B, bạn có thể dễ dàng cài đặt nó bằng cách sao chép thẻ mô hình và nhập nó vào LLM Studio. Hoặc bạn có thể thử nghiệm khả năng của mô hình trong Hugging Face Spaces, nơi bạn có thể khám phá hiệu suất của nó trong các nhiệm vụ như viết hàm Python và tạo ứng dụng như trò chơi rắn.

Nói chung, mô hình CodeGeeX4-9B là một thành tựu đáng chú ý trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn cho tạo mã. Hiệu suất ấn tượng, khả năng đa dạng và tính dễ tích hợp của nó khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho cả nhà phát triển và nhà nghiên cứu.

Mô hình CodeGeeX4-9B là một mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ đã chứng minh được hiệu suất nổi bật trong các tiêu chuẩn và nhiệm vụ liên quan đến mã. Với chỉ 9 tỷ tham số, mô hình này vượt trội hơn cả những mô hình lớn hơn như CodeLLaMA 70B của Meta, thể hiện khả năng ấn tượng của nó.

Mô hình này đạt điểm số 48,9 và 40,4 trên BigCode Bench Complete, đánh giá chất lượng tạo mã. Điều này đặt nó là mô hình mạnh nhất trong số những mô hình có ít hơn 20 tỷ tham số. Ngoài ra, nó cũng thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên các tiêu chuẩn khác như NaturalCodeBench, nhấn mạnh tính vững chắc và đáng tin cậy của nó trong các ứng dụng thực tế.

Một trong những tính năng nổi bật của mô hình CodeGeeX4-9B là khả năng tương thích với cả môi trường GPU và CPU, mang lại sự linh hoạt trong các cài đặt tính toán khác nhau. Nó cũng tích hợp một cách trơn tru với các IDE phổ biến như VS Code và JetBrains, cho phép người dùng truy cập vào các chức năng như hoàn thành mã, tạo mã và tìm kiếm trên web trực tiếp trong môi trường phát triển của họ.

Khả năng xử lý suy diễn của mô hình cho phép nó tạo ra mã chất lượng cao và có thể thực hiện được dựa trên đầu vào của người dùng. Nó xuất sắc trong các nhiệm vụ từ tạo mã đơn giản đến suy luận chuỗi phức tạp hơn, như được chứng minh bởi hiệu suất nổi bật của nó trong đánh giá CreX, đặc biệt là trong lĩnh vực khả năng suy luận chuỗi.

Đáng chú ý, mô hình CodeGeeX4-9B là mô hình tập trung vào mã duy nhất hỗ trợ khả năng gọi hàm, cho phép nó thực thi và diễn giải các hàm trong mã được tạo ra. Tính năng này tăng cường khả năng ứng dụng thực tế và tiện ích của nó trong các kịch bản lập trình thực tế, vì nó có thể cung cấp mã thực thi đáng tin cậy và hiệu quả hơn so với các mô hình lớn hơn như GPT-4.

Để bắt đầu với mô hình CodeGeeX4-9B, bạn có thể dễ dàng cài đặt nó bằng cách sao chép thẻ mô hình và nhập nó vào LLM Studio. Các hướng dẫn và hướng dẫn chi tiết có sẵn trong kho lưu trữ GitHub của mô hình, bạn có thể tìm thấy trong mô tả bên dưới.

Mô hình CodeGeeX4-9B là một mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở mạnh mẽ hỗ trợ các khả năng tạo mã toàn diện. Một số tích hợp và chức năng chính của mô hình này bao gồm:

1. Hỗ trợ Nhiều Ngôn ngữ: Mô hình có khả năng tạo mã bằng nhiều ngôn ngữ lập trình, khiến nó trở thành một công cụ đa năng cho các nhà phát triển.

2. Hoàn thành và Tạo Mã: Mô hình có thể hỗ trợ hoàn thành mã, cho phép người dùng tạo các đoạn mã và hàm hoàn chỉnh dựa trên đầu vào của họ.

3. Diễn giải Mã: Mô hình có khả năng diễn giải mã tích hợp, cho phép nó thực thi và diễn giải mã được tạo ra.

4. Gọi Hàm: Một trong những tính năng độc đáo của CodeGeeX4-9B là khả năng gọi và thực thi các hàm trong mã được tạo ra, tăng cường khả năng ứng dụng thực tế trong các kịch bản lập trình thực tế.

5. Tích hợp IDE: Mô hình có thể được tích hợp với các IDE phổ biến như Visual Studio Code và JetBrains, cung cấp cho người dùng quyền truy cập không gián đoạn vào các khả năng tạo mã và diễn giải mã trực tiếp trong môi trường phát triển của họ.

6. Hiệu suất Đánh giá: Mô hình đã thể hiện hiệu suất nổi bật trên các tiêu chuẩn đánh giá khác nhau, bao gồm cả BigCode Benchmark, vượt trội hơn các mô hình lớn hơn như Llama 370B Instruct.

7. Tương thích GPU và CPU: Mô hình hỗ trợ cả suy diễn dựa trên GPU và CPU, mang lại sự linh hoạt trong các môi trường tính toán khác nhau.

8. Tích hợp Hugging Face Spaces: Người dùng có thể dễ dàng thử nghiệm và đánh giá mô hình CodeGeeX4-9B trong nền tảng Hugging Face Spaces, cho phép thực hiện thử nghiệm và đánh giá nhanh chóng về khả năng của nó.

Nói chung, mô hình CodeGeeX4-9B thể hiện khả năng tạo mã và diễn giải mã ấn tượng, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu làm việc trong lĩnh vực phát triển phần mềm được hỗ trợ bởi AI.

Mô hình CodeGeeX4-9B là một mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở mạnh mẽ hỗ trợ tạo mã đa ngôn ngữ. Nó đã được huấn luyện liên tục trên mô hình GLM 49B, cải thiện đáng kể khả năng tạo mã của nó.

Mô hình này thể hiện hiệu suất nổi bật, vượt trội hơn cả những mô hình lớn hơn như CodeLLaMA 70B của Meta. Nó đạt được sự cân bằng tuyệt vời giữa hiệu suất suy diễn và hiệu quả tạo, như được chứng minh bởi điểm số cao trên các tiêu chuẩn như BigCode Bench.

Mô hình CodeGeeX4-9B hỗ trợ các chức năng toàn diện, bao gồm hoàn thành mã, tạo mã và một trình thông dịch mã tích hợp. Nó cũng có thể xử lý các nhiệm vụ như gọi hàm, tìm kiếm trên web và hỏi đáp mã cấp kho lưu trữ, khiến nó trở thành một công cụ đa năng cho các kịch bản phát triển phần mềm khác nhau.

Để thử nghiệm khả năng của mô hình, chúng ta sẽ khám phá một số nhiệm vụ:

1. Dãy Fibonacci: Chúng ta sẽ yêu cầu mô hình viết một hàm Python tạo ra dãy Fibonacci, kiểm tra khả năng xử lý các trường hợp đặc biệt, sử dụng các cấu trúc điều khiển và tối ưu hóa hiệu suất.

2. Tạo Trò chơi Rắn: Chúng ta sẽ yêu cầu mô hình tạo ra một ứng dụng trò chơi rắn hoàn chỉnh, thể hiện khả năng tạo ra các chương trình phức tạp và có chức năng.

3. Thao tác Chuỗi: Chúng ta sẽ thách thức mô hình thực hiện các nhiệm vụ thao tác chuỗi khác nhau, đánh giá khả năng hiểu và thực hiện các khái niệm lập trình cơ bản này.

4. Hoàn thiện Tạo Mã: Chúng ta sẽ kiểm tra khả năng của mô hình tạo ra mã sạch, có cấu trúc tốt và được tối ưu hóa cho một tuyên bố vấn đề nhất định.

Bằng cách khám phá các nhiệm vụ này, chúng ta sẽ chứng minh khả năng ấn tượng của mô hình CodeGeeX4-9B và tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa cách tiế