Viper Coder V1.7 Vsm6

🚀 Viper-Coder-v1.7-Vsm6

Viper-Coder-v1.7-Vsm6基于Qwen 2.5 14B模态架构，旨在提高编码效率和计算推理能力。该模型针对精简内存使用进行了优化，避免生成不必要的文本标记，在编码、解释性推理、数学问题解决和技术任务方面表现出色。它使用专门的数据集进行了微调，以提高代码生成、结构化编程逻辑和问题解决能力。

🚀 快速开始

以下是一个使用apply_chat_template的代码片段，展示了如何加载分词器和模型并生成内容：

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

关键改进

1. 针对编码进行优化：该模型专门用于生成高质量、结构化的代码，冗余标记最少，确保执行效率。
2. 增强内存利用率：实现了精简的内存优化，以减少计算开销并提高性能。
3. 卓越的推理能力：能够通过逻辑和结构化的解释解决复杂的数学和算法问题。
4. 长上下文支持：支持最多128K个标记的输入上下文，并且可以在单次输出中生成最多8K个标记，非常适合详细的编码响应。
5. 减少不必要的文本标记：通过最小化过多的文本响应，确保编码任务的输出更加聚焦。

预期用途

1. 代码生成与优化：专为开发人员设计，协助编写、重构和优化多种编程语言的代码。
2. 算法与数学问题解决：为计算和数学问题提供精确的解释和解决方案。
3. 技术解释与文档编写：为编码概念、库和API生成清晰、结构化的解释。
4. 调试辅助：帮助分析代码片段、检测错误并提出修正建议。
5. 教育用途：通过将复杂的编程主题分解为易于理解的部分，帮助学生和学习者。
6. 结构化数据处理：能够分析和生成结构化输出，如JSON、XML和表格，非常适合数据科学应用。

🔧 技术细节

局限性

1. 硬件要求：由于其参数规模大且支持长上下文，需要高内存的GPU或TPU。
2. 响应中可能存在偏差：虽然设计为中立，但输出仍可能反映训练数据中存在的偏差。
3. 创造性任务输出不一致：在讲故事和非技术主题方面可能会产生不同的结果。
4. 现实世界认知有限：无法获取超出其训练截止日期的实时事件信息。
5. 长输出中的错误传播：早期响应中的小错误可能会影响长格式代码输出的整体连贯性。
6. 对提示敏感：响应的有效性可能取决于输入提示的结构好坏。

📚 详细文档

Open LLM Leaderboard评估结果

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📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。

模型信息