Viper Coder V1.7 Vsm6

🚀 Viper-Coder-v1.7-Vsm6

Viper-Coder-v1.7-Vsm6は、Qwen 2.5 14Bモダリティアーキテクチャに基づいており、コーディング効率と計算推論能力を向上させるように設計されています。このモデルは、メモリ使用を合理化するように最適化されており、不要なテキストトークンの生成を回避し、コーディング、説明的推論、数学的問題解決、および技術的タスクで優れた性能を発揮します。専用のデータセットを使用してファインチューニングされ、コード生成、構造化プログラミングロジック、および問題解決能力が向上しています。

🚀 クイックスタート

transformersを使用したクイックスタート

以下は、apply_chat_templateを使用してトークナイザーとモデルをロードし、コンテンツを生成するコードスニペットです。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Viper-Coder-v1.7-Vsm6"

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

prompt = "Write a Python function to find the Fibonacci sequence."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an advanced coding assistant."},
    {"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

主要な改良点

1. コーディングに最適化：このモデルは、高品質で構造化されたコードを生成することに特化しており、冗長なトークンを最小限に抑え、効率的な実行を保証します。
2. メモリ利用の強化：合理化されたメモリ最適化を実装して、計算オーバーヘッドを削減し、パフォーマンスを向上させます。
3. 優れた推論能力：論理的で構造化された説明を伴って、複雑な数学的およびアルゴリズム的問題を解く能力に優れています。
4. 長文脈サポート：入力コンテキストに最大128Kトークンをサポートし、単一の出力で最大8Kトークンを生成できるため、詳細なコーディング応答に最適です。
5. 不要なテキストトークンの削減：過度のテキスト応答を最小限に抑えることで、コーディングタスクに対してより焦点を絞った出力を保証します。

想定される用途

1. コード生成と最適化：開発者向けに設計され、複数のプログラミング言語でのコードの作成、リファクタリング、および最適化を支援します。
2. アルゴリズムと数学的問題の解決：計算および数学的問題に対して正確な説明と解決策を提供します。
3. 技術的説明とドキュメント：コーディング概念、ライブラリ、およびAPIに対して明確で構造化された説明を生成します。
4. デバッグ支援：コードスニペットの分析、エラーの検出、および修正提案を支援します。
5. 教育用途：学生や学習者が複雑なプログラミングトピックを容易に理解できるように支援します。
6. 構造化データ処理：JSON、XML、およびテーブルなどの構造化出力の分析と生成が可能で、データサイエンスアプリケーションに最適です。

制限事項

1. ハードウェア要件：大きなパラメータサイズと長文脈サポートのため、高メモリのGPUまたはTPUが必要です。
2. 応答の潜在的なバイアス：中立的に設計されていますが、出力にはトレーニングデータに含まれるバイアスが反映される可能性があります。
3. 創造的タスクでの出力の不一致：ストーリーテリングや非技術的トピックでは、結果がばらつく可能性があります。
4. 現実世界の認識の制限：トレーニングのカットオフ以降のリアルタイムイベントにアクセスできません。
5. 長文出力でのエラー伝播：初期応答の小さなエラーが、長文のコード出力の全体的な一貫性に影響を与える可能性があります。
6. プロンプトの感度：応答の有効性は、入力プロンプトの構造化の良さに依存する可能性があります。

📚 詳細ドキュメント

Open LLM Leaderboard評価結果

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📄 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