Qwen2.5 CoderX 7B V0.5

base_model: unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit tags:

• コード生成
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• python
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• アルゴリズム設計 license: apache-2.0 language:
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Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5 モデルカード

モデル詳細

• 開発者: oscar128372
• ライセンス: Apache 2.0
• ファインチューニング元: unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bit
• モデルバージョン: v0.5
• 連絡先: oscarlo121212@gmail.com

モデル説明

Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5は、unsloth/qwen2.5-coder-7b-instruct-bnb-4bitからファインチューニングされた高度に専門化されたコード生成モデルです。このモデルは、詳細な説明と設計理論を伴う複雑で構造化されたコードを生成するのに優れており、問題を「考え抜く」ことができるAIコーディングアシスタントとして機能します。

ファインチューニングプロセスは、非常に小さく、例外的に高品質なデータセット（46の入念に作成された例）に焦点を当てました。各データポイントは、AI生成、さらなるAI改良、そして集中的な人間のフィードバックを通じて生成され、正しいコードだけでなく、強力なソフトウェア設計原則、包括的な計画、複雑な技術的概念の明確な表現を体現した「完璧な品質」の例を保証しています。

主な能力:

• 複雑なコード生成: 物理エンジンや複雑なアルゴリズムの実装など、複雑なプログラミングタスクに対応可能。
• 設計理論と計画: コードの前に「実装計画」を提示し、アプローチ、主要コンポーネント、設計選択を概説。
• 詳細な説明: 生成されたコードのコンポーネント、基本原理、使用方法をカバーする詳細な説明を提供。
• ベストプラクティスの遵守: オブジェクト指向設計、効率的なライブラリの使用（例: NumPy、Pandas）、エラーハンドリング、コードの明確さなど、優れたソフトウェア工学プラクティスを実証。
• 指示追従: 複雑で多面的なプロンプトを正確に解釈し、対応。

想定される用途

Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5は、以下のような開発者、研究者、学生を対象に設計されています:

• 複雑なシステムやアルゴリズムの初期実装を生成する必要がある場合。
• ソフトウェアコンポーネントの設計と構造を理解する必要がある場合。
• 難しいプログラミングタスクにアプローチし、分解する方法を学ぶ必要がある場合。
• 洗練されたコードベースのプロトタイピングと迅速な開発が必要な場合。
• 教育的な目的で、コードと概念の詳細な解説を提供する必要がある場合。

使用例:

• 粒子、バネ、シミュレーションエンジンのクラスを含む、変形可能な物体のためのPythonベースの物理エンジンを生成。
• Dijkstraのアルゴリズムのような古典的なアルゴリズムを、データ構造と説明テキストを含めて実装。
• Pandasのようなライブラリを使用したデータ処理スクリプトを開発し、効率性の考慮を組み込む。

使用方法

Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5は、指示ベースのインタラクション用に設計されており、複雑なコーディングタスクを定義する明確で詳細なプロンプトを提供すると優れた性能を発揮します。高品質で構造化された例にファインチューニングされているため、「計画、コード、説明」の方法論を奨励するプロンプトによく反応します。

1. プロンプト戦略:

• 具体的で包括的であること: 問題、望ましい機能、プログラミング言語（コンテキストから明らかでない場合、ただしPythonが訓練に基づいて強み）、および制約を明確に定義します。
• 構造を奨励する: プロンプトは、モデルが訓練された構造化された出力を暗黙的または明示的に要求できます。例えば、次のようなフレーズ:
  • 「コードを提供する前に計画を概説してください。」
  • 「ソリューションの主要コンポーネントとロジックを説明してください。」
  • 「行った設計選択について議論してください。」
• 反復的な改良: 非常に複雑なタスクの場合、モデルを反復的に使用するかもしれません。高レベルの設計プロンプトから始め、その後、特定のコンポーネントをフォローアッププロンプトで改良します。

プロンプト構造の例（モデルの好むインタラクションスタイルを示す）:

人間: Pythonで図書館の本の在庫管理と貸出プロセスを管理するシステムを実装する必要があります。
システムには以下の機能を含める必要があります:
1.  タイトル、著者、ISBN、コピー数などの属性を持つ新しい本を追加する機能。
2.  ユーザーがタイトル、著者、またはISBNで本を検索できる機能。
3.  コピーが利用可能な場合、ユーザーが本を借りる機能。
4.  ユーザーが本を返却する機能。
5.  返却期限と延滞本の追跡。

まず、提案するクラス構造と主要メソッドを概説してください。次に、主要クラスのPythonコードを提供してください。最後に、本の貸出と返却の主要ロジックを説明してください。

アシスタント:

（モデルはこの構造に従うことが期待されます: 計画 -> コード -> 説明）

2. 環境設定（Unslothを使用）:

このモデルは、効率的な4ビット量子化と最適化された推論のためにUnslothを活用しています。

• Unslothと依存関係のインストール: Python環境にUnslothがインストールされていることを確認してください。CUDA対応GPUを使用している場合（パフォーマンスのために推奨）:

  pip install unsloth
  

  最新のインストール手順と互換性については、Unsloth GitHubリポジトリを参照してください。

• ハードウェア:

  • CUDA対応GPUを強く推奨します。特に4ビットモデルでは、合理的な推論速度を得るために必要です。
  • 十分なGPU VRAMがあることを確認してください（7B 4ビットモデルの場合、通常>6-8GBで動作可能ですが、長いコンテキストの場合はさらに多い方が良いです）。

3. 推論の実行:

Unslothを使用してモデルをロードし、推論に使用する方法を示すより詳細なPythonスニペット:

from unsloth import FastLanguageModel
import torch

model_name = "oscar128372/Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5"
max_seq_length = 4096
dtype = None
load_in_4bit = True

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name=model_name,
    max_seq_length=max_seq_length,
    dtype=dtype,
    load_in_4bit=load_in_4bit,
)

FastLanguageModel.for_inference(model)

tokenizer = get_chat_template(
    tokenizer,
    chat_template = "qwen-2.5",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Continue the fibonnaci sequence: 1, 1, 2, 3, 5, 8,"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize = True,
    add_generation_prompt = True, # 生成のために必須
    return_tensors = "pt",
).to("cuda")

from transformers import TextStreamer
text_streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True)
_ = model.generate(input_ids = inputs, streamer = text_streamer, max_new_tokens = 128,
                   use_cache = True, temperature = 1.5, min_p = 0.1)

訓練データ

このモデルは、46の入念に作成された例からなる独自のデータセットでファインチューニングされました。これらの例は以下の特徴を持っています:

• 例外的な品質: 各データポイントは、AI生成、さらなるAI改良、そして集中的な人間のフィードバックを通じて生成され、正確性、明確さ、ベストプラクティスの遵守を保証しました。
• 高い情報密度: データポイントは、複雑な問題説明（人間のプロンプト）と包括的なソリューション（モデルの出力）で構成され、以下を含みます:
  • 詳細な「実装計画」。
  • 構造化された、堅牢でコメント付きのコード。
  • コンポーネント、原則、使用方法をカバーする「コードの詳細な説明」。
• 複雑なタスクに焦点: データセットは、設計思考、アルゴリズム知識、明確な説明を必要とする難しいコーディング問題（例: 物理シミュレーション、複雑なアルゴリズム）を対象としています。

このユニークなアプローチは、量よりも極端な品質を優先し、モデルが非常に小さな例のセットから洗練された問題解決と説明パターンを学ぶことを可能にします。

評価

定性的評価: このモデルは、訓練データに類似したタスクで強力な性能を示し、以下を生成します:

• 複雑なアルゴリズム（例: Dijkstraのアルゴリズム）のための正しく効率的なコード。
• シミュレーション（例: 質量-バネ物理エンジン）のための堅牢な実装。
• コードに伴う明確で構造化された洞察に満ちた説明。
• コード生成前に設計された実装計画。

性能（該当する場合）:

• ベースモデルの能力: Qwen2.5の強力なコーディング基盤とUnslothの4ビット訓練の効率性を活用。
• ファインチューニングの影響: ファインチューニングは、モデルの能力を大幅に向上させ、複雑なコーディングプロンプトに対して高度に構造化され、よく説明された包括的なソリューションを生成する能力を強化し、単純なコード補完からより包括的な問題解決へと移行させます。

比較性能の洞察（定性的な例 - Dijkstraのアルゴリズム）:

Qwen2.5-CoderX-7B-v0.5の能力を説明するために、標準的なアルゴリズムタスク（Graphクラス、説明、および例を含むDijkstraのアルゴリズムの実装）での性能を、いくつかの主要な大規模プロプライエタリモデル（2025年5月時点のGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、およびQwenとDeepSeekファミリーの大規模モデルを含む）の出力と定性的に比較しました。

主な観察事項:

• 中核能力: CoderX（46の例のみでファインチューニングされた7Bモデル）は、機能的なコード、アルゴリズムのメカニズムの明確な説明、および動作例を含む正しく完全なソリューションを生成することに成功しました。これは、基本的なアルゴリズムとコーディングプラクティスの強力な理解を示しています。
• 競争力のある出力品質: Dijkstraのアルゴリズムの生成されたコードは、パラメータ数が大幅に多いモデル（約70Bから600B以上、および主要なプロプライエタリAPI）が生成するコードと正確性と構造において同等でした。
• 説明の効率性: 大規模モデルは説明においてより精巧なフォーマットや教育的な機能を提供することがありますが、CoderXは簡潔で正確な直接的な説明を提供し、機能的なコードとともに迅速な理解を求めるユーザーにとって好ましい場合があります。
• 「重量級を超えるパンチ」: この比較は、CoderXが複雑で明確に定義されたアルゴリズムタスクに対して、そのサイズの何倍もの最先端のプロプライエタリシステムと同等の、場合によっては明確さと直接性の点で同等の高品質ソリューションを提供する能力を強調しています。これは、そのユニークで高品質なターゲットファインチューニングの力を示しています。

絶えず進化するプロプライエタリモデルに対する直接的な定量的ベンチマークは困難ですが、この定性的評価は、CoderXの驚くべき効率性と、その専門的な訓練データから学んだ洗練されたコーディングと説明パターンを展示しています。特定の複雑で構造化されたタスクに対して、極端なデータ品質が小さなモデルに優れた結果を達成させることを証明しています。

制限とバイアス

• データセットサイズの制限: 訓練データは例外的な品質ですが、その小さなサイズ（46の例）は、モデルの専門知識がそのデータセットで表現された問題タイプと構造に最も顕著である可能性があることを意味します。大きく異なるまたはドメイン外のコーディングタスクへの一般化は異なる場合があります。
• スタイルへの過剰適合の可能性: モデルは訓練データの特定のスタイル（例: 「実装計画」、その後コード、その後説明）に強く従う可能性があります。
• 継承された制限: unsloth/qwen2.5-coder-7B-instruct-bnb-4bitのファインチューニングとして、ベースモデルに存在する制限やバイアスを継承する可能性があります。
• 人間の監視の代替ではない: 生成されたコードと説明は、特に重要なアプリケーションでは常に人間の専門家によってレビューおよび検証される必要があります。
• 計算リソース: 4ビットモデルからファインチューニングされていますが、非常に長く複雑な応答を生成するには、推論にかなりの計算リソースが必要な場合があります。

倫理的考慮事項

• 責任あるAI開発: このモデルは、開発者と学習者のための有用なツールとなることを意図しています。
• 誤用: 悪意のある目的でのコード生成や理解なしの過度の依存など、誤用の可能性に注意する必要があります。
• 訓練データのバイアス: 品質のためにキュレーションされていますが、小さなデータセットは意図せず特定の視点を反映したり、より広範な多様なコーディングスタイルを見逃したりする可能性があります（46の例では、統計的なバイアスよりも特定の範囲をカバーすることについてです）。

謝辞

• 優れたライブラリと効率的なベースモデルを提供してくれたUnsloth AIチームに感謝します。
• Qwenモデルの作成者に感謝します。