Viper-Coder-v1.1 основан на модальной архитектуре Qwen 2.5 14B, которая идеально подходит для задач кодирования и рассуждения. Он был доработан на синтетическом наборе данных с использованием новейших логитов кодирования и наборов данных CoT, что еще больше оптимизировало его способность рассуждать по цепочке мыслей (CoT) и логически решать проблемы. Модель демонстрирует значительные улучшения в понимании контекста, обработке структурированных данных и понимании длинного контекста, что делает ее идеальной для сложных задач кодирования, выполнения инструкций и генерации текста. 1. Лучший в своем классе навык программирования: углубленное понимание языков программирования, отладки и генерации кода. 2. Следующие доработанные инструкции: оптимизированы для точных ответов, структурированных выходных данных (например, JSON, YAML) и генерации расширенного текста (токены 8K+). 3. Продвинутое логическое и математическое мышление: улучшенное многоэтапное решение задач и доказательство теорем. 4. Освоение длинного контекста: обрабатывает до 128 000 токенов с возможностью вывода 8 000 токенов на ответ. 5. Поддержка многоязычного кода: превосходно работает на Python, JavaScript, C++, Java, SQL и других основных языках программирования, с документацией на более чем 29 языках. — Элитное кодирование и отладка:…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Генерация кода
Задача: Генерация текста
Автор: prithivMLmods
Теги: qwen2, text-generation-inference, trl, coder, v1.1, conversational, en, zh
Лайков: 8 | Загрузок: 11
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
