CodeGeeX4-9B 模型是一个强大的大型语言模型,在代码生成任务中表现出了卓越的性能。它只有 90 亿个参数,就超越了更大的模型,如 Meta AI 的 CodeLLaMA 700 亿参数模型。

这个模型的能力确实令人印象深刻。它可以支持代码补全、代码生成等综合功能,甚至内置了代码解释器。它可以利用函数调用、网络搜索和仓库级代码问答,涵盖了各种软件开发场景。

CodeGeeX4-9B 模型的评估展示了它的卓越表现。它在 BigCodeBench 上获得了 48.9 和 40.4 的分数,这些测试了代码生成的评估,重点关注指令任务。这是目前少于 200 亿参数的模型中最高的,甚至超过了更大的模型,如 Llama 370 亿 InstructGPT 模型。

这个模型兼容 GPU 和 CPU 环境,在各种计算环境中都提供了灵活性。它还与 VS Code 和 JetBrains 等流行的 IDE 集成,为用户提供了直接访问其功能(如函数调用、网络搜索等)的便利。

CodeGeeX4-9B 模型的出色表现延伸到了各种基准测试,包括 CreX Eval,它在这里特别在思维链能力方面展现了杰出的结果。这个特性使模型能够在从简单的代码生成到更复杂的基于代码的挑战等各种任务中表现出色。

CodeGeeX4-9B 模型的一个独特功能是支持函数调用,这使它能够执行和解释生成的代码。这个特性增强了模型在实际编码场景中的实用性和效用,使它在执行成功率方面甚至超过了 GPT-4 模型。

要开始使用 CodeGeeX4-9B 模型,您可以通过复制模型卡并将其导入 LLM Studio 来轻松安装。或者,您也可以在 Hugging Face Spaces 中测试模型的功能,在那里您可以探索它在编写 Python 函数和生成应用程序(如贪吃蛇游戏)等任务上的表现。

总的来说,CodeGeeX4-9B 模型是代码生成领域大型语言模型的一个杰出成就。它出色的性能、多样的功能和易于集成,使它成为开发人员和研究人员的宝贵工具。