🚀 Viper-Coder-v1.7-Vsm6
Viper-Coder-v1.7-Vsm6基於Qwen 2.5 14B模態架構,旨在提高編碼效率和計算推理能力。該模型針對精簡內存使用進行了優化,避免生成不必要的文本標記,在編碼、解釋性推理、數學問題解決和技術任務方面表現出色。它使用專門的數據集進行了微調,以提高代碼生成、結構化編程邏輯和問題解決能力。

🚀 快速開始
以下是一個使用apply_chat_template
的代碼片段,展示瞭如何加載分詞器和模型並生成內容:
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)
✨ 主要特性
關鍵改進
- 針對編碼進行優化:該模型專門用於生成高質量、結構化的代碼,冗餘標記最少,確保執行效率。
- 增強內存利用率:實現了精簡的內存優化,以減少計算開銷並提高性能。
- 卓越的推理能力:能夠通過邏輯和結構化的解釋解決複雜的數學和算法問題。
- 長上下文支持:支持最多128K個標記的輸入上下文,並且可以在單次輸出中生成最多8K個標記,非常適合詳細的編碼響應。
- 減少不必要的文本標記:通過最小化過多的文本響應,確保編碼任務的輸出更加聚焦。
預期用途
- 代碼生成與優化:專為開發人員設計,協助編寫、重構和優化多種編程語言的代碼。
- 算法與數學問題解決:為計算和數學問題提供精確的解釋和解決方案。
- 技術解釋與文檔編寫:為編碼概念、庫和API生成清晰、結構化的解釋。
- 調試輔助:幫助分析代碼片段、檢測錯誤並提出修正建議。
- 教育用途:通過將複雜的編程主題分解為易於理解的部分,幫助學生和學習者。
- 結構化數據處理:能夠分析和生成結構化輸出,如JSON、XML和表格,非常適合數據科學應用。
🔧 技術細節
侷限性
- 硬件要求:由於其參數規模大且支持長上下文,需要高內存的GPU或TPU。
- 響應中可能存在偏差:雖然設計為中立,但輸出仍可能反映訓練數據中存在的偏差。
- 創造性任務輸出不一致:在講故事和非技術主題方面可能會產生不同的結果。
- 現實世界認知有限:無法獲取超出其訓練截止日期的即時事件信息。
- 長輸出中的錯誤傳播:早期響應中的小錯誤可能會影響長格式代碼輸出的整體連貫性。
- 對提示敏感:響應的有效性可能取決於輸入提示的結構好壞。
📚 詳細文檔
詳細結果可查看此處!
總結結果可查看此處!
指標 |
值 (%) |
平均值 |
38.68 |
IFEval (0-Shot) |
50.04 |
BBH (3-Shot) |
49.53 |
MATH Lvl 5 (4-Shot) |
46.45 |
GPQA (0-shot) |
19.57 |
MuSR (0-shot) |
18.86 |
MMLU-PRO (5-shot) |
47.64 |
📄 許可證
本項目採用Apache-2.0許可證。
模型信息
屬性 |
詳情 |
基礎模型 |
prithivMLmods/Viper-Coder-v1.6-r999 |
管道標籤 |
文本生成 |
庫名稱 |
transformers |
標籤 |
coder、text-generation-inference、viper、StreamlinedMemory、Qwen、chemistry、code |
模型類型 |
文本生成 |
訓練數據 |
未提及 |