CodeGeeX第四代模型正式发布,同期开源!

【大模型】直接在VS Code(Visual Studio Code)上安装CodeGeeX插件的过程 这个可以自行百度,肯定比我说的全面、客观。这是仅说一下我的理解(当然并不全面,这里只针对我要用它干嘛,而不是它全部的用途哦)。对于我来讲,它主要的用途有两个:代码生成器和智能问答。1、CodeGeex是一个多语言代码生成模型。意思大概就是,它可以根据自然语言指令(就是我们说的大白话,比如:给我生成一段冒泡排序的代码),按照多种指定的语言(如python、C、Java、Go……老多了,都是我不会的语言,就不列举了),自动生成一段代码。 阅读详情
AI摘要

CodeGeeX是智谱AI旗下代码生成大模型,现发布CodeGeeX4-ALL-9B开源版本。该模型在多个评测集表现出色,上下文处理能力达128K,支持Function Call。其插件v2.12.0全面接入第四代模型,有自动生成README等功能,还提升了NL2SQL能力,可免费体验。

CodeGeeX是智谱AI旗下的代码生成大模型,2022年9月发布第一代模型,以每半年更新一代模型的迭代速度不断进化,致力于探索大模型代码生成能力的上限。基于模型打造的CodeGeeX智能编程助手,不仅支持代码补全、代码注释、代码修复、代码翻译等基础功能,还支持联网代码问答、代码解释器、检索增强等进阶实用功能。CodeGeeX对个人用户完全免费,在各种主流IDE均可免费下载使用。

目前CodeGeeX的个人用户数量已经超过100万,企业版本也已经广泛应用于科技、金融、医疗和制造等多个行业,在中国信通院组织的代码大模型首轮评估中获得当前最高评级,成为国内首批通过该项评估的大模型之一。

为了让更多人体验到CodeGeeX的强大能力,我们正式发布CodeGeeX4系列模型的开源版本:CodeGeeX4-ALL-9B,集代码补全和生成、代码问答、代码解释器、工具调用、联网搜索、项目级代码问答等所有能力于一体的代码大模型,是目前百亿(10B)参数以下性能最强、最全能的代码大模型。

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模型的核心功能Demo和使用教程已经在GitHub上开源,模型权重可在HuggingFace、ModelScope、WiseModel等大模型平台下载。

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一、CodeGeeX4-ALL-9B:百亿参数以下性能最强全能代码模型

CodeGeeX4-ALL-9B作为最新一代CodeGeeX4系列模型的开源版本,在GLM4强大语言能力的基础上继续迭代,大幅增强代码生成能力。使用CodeGeeX4-ALL-9B单一模型,即可支持代码补全和生成、代码解释器、联网搜索、工具调用、仓库级长代码问答及生成等全面功能,覆盖了编程开发的各种场景。CodeGeeX4-ALL-9B在多个权威代码能力评测集,如NaturalCodeBench、BigCodeBench上都取得了极具竞争力的表现,是百亿参数量级以下性能最强的模型,甚至超过数倍规模的通用模型,在推理性能和模型效果上得到最佳平衡。

1. 性能表现评测

BigCodeBench测试结果显示,CodeGeeX4-ALL-9B在同等尺寸下效果最好:

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在其他代码生成、补全、推理测试集上,CodeGeeX4-ALL-9B取得了与更大规模模型接近的水平:

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2. CodeGeeX4-ALL-9B上下文处理能力达到了128K

相较于上一代模型增长8倍!

对于参数量10B以下的代码大模型,从海量的代码中准确提取信息是一个关键性的挑战。CodeGeeX4-ALL-9B升级支持128K上下文,使其能够处理和利用更长代码文件、甚至是项目代码中的信息,有助于模型更深入理解复杂和细节丰富的代码。基于更长的上下文,CodeGeeX4-ALL-9B可以处理更复杂的项目级任务,在输入显著变长的情况下,依然能准确回答不同代码文件中的内容,并对代码作出修改。

在“大海捞针”(Needle In A Haystack, NIAH)评估中,CodeGeeX4-ALL-9B模型展示了其在处理长达128K的上下文中进行代码的嵌入和检索能力,实现了100%的检索准确度。

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上面这张图,表现的是在一个全部由Python代码组成的测试集中,插入一个赋值语句,如:zhipu_codemodel = "codegeex"(Needle)。测试模型是否可以正确回答出zhipu_codemodel的值,CodeGeeX4-ALL-9B 100%完成任务。

3. CodeGeeX4-ALL-9B 支持 Function Call 能力

CodeGeeX4-ALL-9B是目前唯一一个实现Function Call的代码大模型。

Berkeley Function Calling Leaderboard是第一个可全面评估大模型函数调用能力的测试集。其中AST数据集是评估模型对Java、JavaScript、Python程序的调用能力;Excecutable数据集是评估模型对真实场景API的函数调用能力。

CodeGeeX4-ALL-9B在Berkeley Function Calling Leaderboard上进行了全面的测试,包括各种形式的函数调用、不同的函数调用场景以及函数调用可执行性的测试,得到了以下结果:在AST和Exec测试集中调用成功率超过90%。

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二、插件功能全面进入项目级辅助编程

最新的CodeGeeX插件v2.12.0版本,已经全面接入了第四代模型。先来看看进阶的「编程超能力」!

CodeGeeX4-ALL-9B的生成速度全面超越上一代模型,实现3倍速生成,首响速度提高了8倍以上,是目前速度最快的一代模型。

毫秒级生成速度,为实现项目级辅助编程奠定基础。同时,利用CodeGeeX第四代模型的强大能力,插件也实现了一系列的功能创新。

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1. 为项目自动生成README文件

CodeGeeXv2.12.0版本可以为项目自动生成 README 文件。这个功能可以通过@Openedfile使用,通过分析已打开的项目代码结构、功能模块和依赖项,智能生成一个包含项目简介、安装步骤、使用方法、示例代码和贡献指南的 README 文件。

这样,在项目中不仅节省了手动编写文档的时间,还确保了 README 内容的准确性和完整性,使你的项目更加专业和易于理解。无论是开源项目还是个人开发,自动生成的 README 都能帮助你更好地展示和分享你的代码。

2. 项目级长文本上下文的记忆和理解

CodeGeeX基于第四代模型的128K长文本能力,能够在一个包含10000+行代码的项目文件中,准确提取一个特定变量的信息。在CodeGeeX插件中打开项目文件,如果不记得文件海量代码中的某一个变量名,就可以利用@currentFile 来使用这个功能。

只需简单描述你要查找的变量及其相关功能,CodeGeeX就可以在10000+行代码中,快速定位该变量所在的位置,并提供详细的信息和上下文。这一功能大大提高了在大型代码库中查找和理解某一变量的效率,使得代码维护和调试变得更加便捷。

3. 支持项目中的跨文件分析和问答

CodeGeeX支持项目中跨文件的分析和问答功能,能够在项目中跨越多个文件进行智能检索和信息提取。无论是查找某个变量、函数,还是了解特定逻辑的实现细节,你只需提出问题,CodeGeeX会在整个项目中进行深入分析,并提供准确、详细的回答。

这一功能帮助开发者更高效地理解复杂代码库,大幅提升代码查找和问题解决的速度,让项目维护和开发更加轻松。

4. 支持本地模式

CodeGeeX v2.12.0开始支持本地模式,允许在插件中接入本地模型,从而更灵活地使用插件。选择进入本地模式CodeGeeX能够直接配置本地模型的API地址,连接插件后就可以在离线状态下,继续获得本地模型提供的代码补全和智能问答能力。

这一功能大幅提高了响应速度,还增强了数据隐私和安全性,使得开发者在不同网络条件下都能使用CodeGeeX智能编程助手高效工作。同时,对于在本地部署CodeGeeX4-ALL-9B模型的用户,也可以深度「把玩」模型,通过接入插件,挖掘更多精彩的辅助编程体验。

5. NL2SQL能力大幅提升

CodeGeeX模型的升级带来了 NL2SQL 能力的显著提升。现在插件中可以通过@currentFile的方式,对SQL文件使用自然语言直接生成复杂的 SQL 查询。

这一功能大大简化了数据库查询的编写过程,即使不熟悉 SQL 语法的开发者也能轻松构建高效查询,从而提升开发效率并减少出错机会。

未来几周,我们将陆续推出基于第四代CodeGeeX模型强大能力的更多插件新功能。

三、立刻体验 CodeGeeX

升级您IDE中的CodeGeeX插件,或者直接在IDE的插件市场搜索「CodeGeeX」免费下载,使用CodeGeeX最新的技术。也可以在Github上下载CodeGeeX第4代模型的RepoDemo,按照下面视频中的方式,在自己的电脑上部署一套专属项目级智能编程助手。

我们期待与你一起,用 CodeGeeX 创造更多精彩的产品和体验。

此外,我们同时发布企业级CodeGeeX 4代软硬一体机产品,基于4代大模型的强大能力,与企业代码仓库深度融合,实现代码仓库级补写、问答和检索增强;软硬一体设计,一键部署、开箱即用,更快、更稳定;支持从硬件、操作系统、数据库到模型的完整信创方案;更大尺寸模型自由组合,更多企业级应用场景......详情请见同名微信公众号。

Index-1.9B模型部署教程 Index-1.9B模型是哔哩哔哩(B站)研发团队发布的一款轻量级多语言大型语言模型(LLM),该模型在多个方面展现出其独特性和优势。本文将带领大家实现该模型的本地部署。 阅读详情

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