Viper Coder V1.7 Vsm6

🚀 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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 調試輔助：幫助分析代碼片段、檢測錯誤並提出修正建議。
5. 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。
6. 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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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

Open LLM Leaderboard評估結果

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📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。

模型信息