# 多言語プログラミング

Qwen 2.5 14Bアーキテクチャに基づいて構築された次世代言語モデルで、数学推論、プログラミング、一般的な論理タスクに最適化されています。

オープンソースコミュニティの最上級の14B推論モデルとコードモデルを融合し、SCEマージ技術を採用し、Qwen2.5 - Coder - 14Bをベースモデルとして融合します。

Raptor-X5-UIGENはQwen 2.5 14Bモダリティアーキテクチャを基に設計された大規模言語モデルで、UI設計、ミニマルコーディング、コンテンツ集約型開発に特化し、強化された推論能力と構造化された応答生成を備えています。

Yi-Coderは100億パラメータ未満で最先端のコーディング性能を実現するオープンソースのコード言語モデルシリーズです。

通義千問の新世代72Bパラメータ大規模言語モデル。131Kの長文処理をサポートし、言語理解、テキスト生成、プログラミング、数学推論などの分野で優れた性能を発揮

Code LlamaはMetaが開発した70億から340億パラメータ規模の事前学習及び微調整生成テキストモデルシリーズで、汎用コード生成と理解に適しています

Code LlamaはMetaが提供する70億から340億パラメータ規模のコード生成・理解モデルシリーズで、このバージョンは7Bベースモデルです

CodeLlama 70B InstructはLlama 2アーキテクチャを基盤とした大規模コード生成モデルで、コード理解と生成タスクに特化して最適化されています。

CodeBooga-34B-v0.1は、Phind-CodeLlama-34B-v2とWizardCoder-Python-34B-V1.0を融合した大規模コード生成モデルで、BlockMerge Gradientスクリプトを使用して作成され、コード生成タスクに特化しています。

CodeLlama 34B Instructは、MetaがLlama 2アーキテクチャに基づいて開発した大規模なコード生成モデルで、プログラミングタスクに特化して最適化されており、複数のプログラミング言語をサポートしています。

CodeLlama-13b-InstructはMetaがリリースした130億パラメータの命令チューニングコード生成モデルで、安全な命令追従とコードアシスタントアプリケーション向けに設計されています

CodeT5+ はオープンソースのコード大規模言語モデルファミリーで、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを採用し、コード理解と生成タスクをサポートします。

CodeGen2.5はプログラム合成のための自己回帰型言語モデルシリーズで、CodeGen2を改良し、StarCoderDataでトレーニングされ、小規模ながら高性能を実現しています。

CodeT5+ 16Bはオープンソースのコード大規模言語モデルファミリーで、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを採用し、複数のモードをサポートし、幅広いコード理解と生成タスクに適しています。

CodeT5+ はオープンソースのコード大規模言語モデルファミリーで、エンコーダ-デコーダアーキテクチャを採用し、多様なモードをサポートし、幅広いコード理解と生成タスクに適しています。

SantaCoderはPython、Java、JavaScriptのコードでトレーニングされた11億パラメータのコード生成モデルで、中間埋め込みタスクをサポートします。