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近日，在编程与人工智能融合的前沿探索中，清华大学知识工程组（KEG）与数据挖掘实验室携手迈出里程碑式的步伐，共同揭幕了他们倾力打造的最新科技成果——CodeGeeX4-ALL-9B模型。
作为CodeGeeX家族的璀璨新星，这一模型傲立于多语言代码自动生成技术的最高峰，重新定义了编程自动化领域的性能基准与效率极限。
CodeGeeX4-ALL-9B模型是在GLM-4-9B框架上进行广泛训练的产物，显著提高了其代码生成能力。该模型拥有9.4亿个参数，在其类别中是最强大的之一，甚至超过了更大的通用模型。它在推理速度和整体性能方面表现出色，使其成为各种软件开发任务的多功能工具。
CodeGeeX4-ALL-9B的一个显著特点是其能够无缝处理各种功能。该模型涵盖了软件开发的所有关键方面，从代码补全和生成到代码解释和网络搜索。它提供了仓库级别的代码问答功能，使开发人员能够更直观、更高效地与他们的代码库交互。这种全面的功能使CodeGeeX4-ALL-9B成为不同编程环境中开发人员的宝贵资产。
性能基准测试在公共基准测试如BigCodeBench和NaturalCodeBench上展示了卓越的结果。这些基准测试评估了代码生成模型的各个方面，CodeGeeX4-ALL-9B的性能表明了其在现实世界应用中的健壮性和可靠性。它取得了顶级结果，超越了许多更大的模型，并确立了自己作为少于100亿参数的领先模型的地位。
CodeGeeX4-ALL-9B的用户友好设计确保了开发人员可以快速将其集成到他们的工作流程中。用户可以轻松地启动并使用指定版本的transformers库来为他们的项目使用该模型。该模型支持GPU和CPU，确保在不同的计算环境中具有灵活性。这种可访问性对于促进广泛采用和最大化模型在整个软件开发社区中的影响至关重要。
为了说明其实际应用，模型的推理过程涉及根据用户输入生成输出。结果被解码以提供清晰且可操作的代码，简化了开发过程。这种能力对于需要精确和高效代码生成的任务非常有益，例如开发复杂算法或自动化重复的编码任务。
总之，清华大学知识工程组和数据挖掘团队发布的CodeGeeX4-ALL-9B标志着代码生成模型发展的一个里程碑。其无与伦比的性能、全面的功能和用户友好的集成将彻底改变开发人员处理编码任务的方式，推动软件开发的效率和创新。
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