— Метод квантования: AWQ — Биты: 8 — Размер группы: 32 — Набор калибровочных данных: Princeton-nlp/SWE-benchVerified — Инструмент квантования:** llm-compressor IQuest-Coder-V1 — это новое семейство моделей большого языка кода (LLM), предназначенное для развития автономной разработки программного обеспечения и анализа кода. Созданный на основе инновационной парадигмы многоэтапного обучения потоку кода, IQuest-Coder-V1 отражает динамическую эволюцию программной логики, обеспечивая современную производительность по важнейшим параметрам: разработка агентного программного обеспечения, конкурентное программирование и использование сложных инструментов. — Парадигма обучения потоку кода: выходя за рамки статического представления кода, наши модели изучают шаблоны развития репозитория, переходы фиксации и динамические преобразования кода, чтобы понять реальные процессы разработки программного обеспечения. — Двойные пути специализации: раздвоенное пост-обучение обеспечивает два специализированных варианта: модели мышления (с использованием основанного на рассуждениях RL для решения сложных проблем) и модели обучения…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Генерация кода Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: cyankiwi
Теги: iquestcoder, conversational, custom_code, en, compressed-tensors
Лайков: 5 | Загрузок: 25
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
