Viper Coder V1.5 R999

🚀 Viper-Coder-v1.5-r999

Viper-Coder-v1.5-r999 基於 Qwen 2.5 14B 模態架構，專為編碼和推理任務打造，堪稱此類任務的最佳選擇。它在合成數據集上進行了微調，利用了最新的編碼對數和思維鏈（CoT）數據集，進一步優化了其思維鏈推理和邏輯問題解決能力。該模型在上下文理解、結構化數據處理和長上下文理解方面有顯著提升，非常適合複雜編碼任務、指令遵循和文本生成。

✨ 主要特性

1. 一流的編碼能力：增強了對編程語言的理解、調試和代碼生成能力。
2. 精準的指令遵循：針對精確響應、結構化輸出（如 JSON、YAML）和擴展文本生成（8K + 令牌）進行了優化。
3. 高級邏輯與數學推理：改進了多步驟問題解決和定理證明能力。
4. 長上下文處理能力：能夠處理多達 128K 令牌，每次響應輸出能力達 8K 令牌。
5. 多語言代碼支持：在 Python、JavaScript、C++、Java、SQL 等主要編程語言方面表現出色，且文檔支持 29 + 種語言。

🚀 快速開始

使用 Transformers 庫快速上手

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)

📚 詳細文檔

預期用途

• 精英級編碼與調試：是編寫、分析和優化代碼的一流模型。
• 複雜算法推理：解決複雜的邏輯問題和基於算法的挑戰。
• 科學與數學計算：對公式、方程和定理驗證提供高級支持。
• 結構化數據處理：無縫處理 JSON、XML、SQL 和數據管道自動化。
• 多語言編程支持：精通 Python、JavaScript、C++、Java、Go 等多種語言。
• 擴展技術內容生成：非常適合編寫文檔、研究論文和技術博客。

侷限性

1. 高計算需求：由於具有 14B 參數，需要強大的 GPU/TPU 才能實現流暢推理。
2. 語言特定差異：在不同編程語言中的性能可能會有所不同。
3. 可能的錯誤傳播：擴展文本輸出可能會引入邏輯不一致。
4. 有限的現實世界感知：該模型無法訪問即時互聯網更新。
5. 提示敏感性：性能取決於提示的結構質量。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。