Qwen2.5-Coder-14B-Instruct
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Qwen2.5-Coder-14B-Instruct

Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。

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    • Qwen2.5-Coder-14B-Instruct简介概述

      Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。

      需求人群:

      "目标受众为开发者和编程人员,特别是那些需要处理大量代码和复杂项目的专业开发者。Qwen2.5-Coder-14B-Instruct能够提供强大的代码辅助,帮助他们提高编码效率和代码质量。"

      使用场景示例:

      开发者使用Qwen2.5-Coder-14B-Instruct生成快速排序算法的代码。

      软件工程师利用模型修复现有代码中的错误。

      数据科学家在处理大规模数据集时,使用模型进行代码优化和性能提升。

      产品特色:

      代码生成:显著提升代码生成能力,匹配GPT-4o的编码能力。

      代码推理:增强对代码逻辑和结构的理解能力。

      代码修复:提高代码错误检测和修复的能力。

      长上下文支持:支持长达128K令牌的长上下文,适合处理大型代码库。

      基于Transformers:采用transformers架构,包含RoPE、SwiGLU、RMSNorm和Attention QKV偏置。

      参数数量:拥有14.7B个参数,其中非嵌入参数为13.1B。

      层次结构:模型包含48层,Q和KV的注意力头分别为40和8。

      使用教程:

      1. 访问Hugging Face网站并搜索Qwen2.5-Coder-14B-Instruct模型。

      2. 根据页面提供的代码片段,导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。

      3. 使用模型名称加载模型和分词器。

      4. 准备输入提示,例如编写一个特定功能的代码请求。

      5. 将输入提示转换为模型可以理解的格式,并生成模型输入。

      6. 使用模型的generate方法生成代码。

      7. 从生成的ID中提取并解码最终的代码响应。

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