Viper Coder V1.5 R999

🚀 Viper-Coder-v1.5-r999

Viper-Coder-v1.5-r999はQwen 2.5 14Bモダリティアーキテクチャに基づいており、コーディングと推論タスクに最適化されています。最新のコーディングロジットとCoTデータセットを利用した合成データセットでファインチューニングされ、「思考連鎖（CoT）推論」と「論理的問題解決」能力がさらに最適化されています。このモデルは、「コンテキスト理解、構造化データ処理、長文コンテキスト理解」において大幅な改善を示し、「複雑なコーディングタスク、命令実行、テキスト生成」に最適です。

🚀 クイックスタート

Transformersを使用したクイックスタート

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Viper-Coder-v1.5-r999"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Write a Python function to merge two sorted lists."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an advanced AI assistant with expert-level coding and reasoning abilities."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

✨ 主な機能

主な改善点

1. 最高レベルのコーディング能力：プログラミング言語の理解、デバッグ、コード生成能力が強化されています。
2. 微調整された命令実行能力：正確な応答、構造化された出力（JSON、YAMLなど）、および長文のテキスト生成（8K以上のトークン）に最適化されています。
3. 高度な論理的および数学的推論能力：多段階の問題解決と定理証明能力が向上しています。
4. 長文コンテキストの扱い：最大128Kトークンのコンテキストを扱い、応答ごとに8Kトークンの出力能力を持っています。
5. 多言語コードサポート：Python、JavaScript、C++、Java、SQLなどの主要なプログラミング言語で優れた性能を発揮し、29以上の言語のドキュメントをサポートしています。

想定される使用方法

• 高度なコーディングとデバッグ：コードの作成、分析、最適化に最適なモデルです。
• 複雑なアルゴリズム推論：複雑な論理問題やアルゴリズムベースの課題を解決します。
• 科学的および数学的計算：数式、方程式、定理の検証に高度なサポートを提供します。
• 構造化データ処理：JSON、XML、SQL、およびデータパイプラインの自動化をスムーズに処理します。
• 多言語プログラミングサポート：Python、JavaScript、C++、Java、Goなどの言語に精通しています。
• 拡張された技術コンテンツ生成：ドキュメント、研究論文、技術ブログの執筆に最適です。

🔧 技術詳細

制限事項

1. 高い計算能力要求：14Bのパラメータのため、スムーズな推論には強力なGPU/TPUが必要です。
2. 言語固有のばらつき：異なるプログラミング言語での性能にばらつきがある可能性があります。
3. エラー伝播の可能性：長文のテキスト出力では論理的な不整合が生じる可能性があります。
4. 限られた現実世界の認識：このモデルはリアルタイムのインターネット更新にアクセスできません。
5. プロンプトの感度：性能はプロンプトの構造化の良さに依存します。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。

モデル情報