NextCoder-32B: コード編集と最適化をサポートするオープンソースのビッグモデル

NextCoder-32Bは、Microsoftによって開発され、Hugging Faceプラットフォームでリリースされたオープンソースのエディトリアルビッグモデルです。Qwen2.5モデルをベースに、Selective Knowledge Transfer (SeleKT)テクノロジーで最適化され、コード生成、修復、最適化のために設計されています。nextCoder-32Bはコード編集ベンチマークにおいて、GPT-4oの性能に匹敵し、ベースラインモデルと比較して約44%の改善という優れた性能を発揮します。Hugging FaceのTransformersライブラリを通じて、開発者が素早くロードして使用できる使いやすいインターフェースを提供します。開発者がHugging FaceのTransformersライブラリを通して素早くロードして使用できる使いやすいインターフェースを提供します。このモデルは、コード関連のタスクを効率的に処理する必要がある開発者に適していますが、悪意のあるヒントの潜在的なリスクに注意する必要があり、使用前にコードレビューを行うことを推奨します。

機能一覧

• コード生成： ユーザーが入力した自然言語のプロンプトに基づいて、正確なコード・スニペットを生成します。
• コード修復：コードの構文エラー、ロジックの問題、潜在的な脆弱性を自動的に検出して修正します。
• コードの最適化：コード構造を改善し、コードの実行効率と可読性を高める。
• 長いコンテキストのサポート：最大32Kトークンの入力をサポートし、大規模なコードベースや複雑なプロジェクトでの作業に最適です。
• 多言語サポート：Python、JavaScript、C++、その他のプログラミング言語と互換性があります。
• 統合されたトランスフォーマーライブラリ：Hugging Faceの新しいトランスフォーマーライブラリを使ってモデルをロードすることで、簡単に開発が行えます。

ヘルプの使用

設置プロセス

NextCoder-32Bを使用するには、まずHugging FaceのTransformersライブラリをインストールする必要があります。互換性の問題を避けるため、最新版（≧4.37.0を推奨）を使用することをお勧めします。以下、詳しいインストール手順と使用方法です：

1. Python環境のインストール
   Python 3.8以上がローカルにインストールされていることを確認してください。Pythonのバージョンは以下のコマンドで確認できます：

   python --version
   

2. トランスフォーマー・ライブラリーのインストール
   トランスフォーマーライブラリの最新バージョンをインストールするにはpipを使用します：

   pip install transformers>=4.37.0
   

3. PyTorchのインストール
   NextCoder-32Bの実行はPyTorchに依存しており、パフォーマンスを向上させるためにGPUをサポートしたバージョンをインストールすることを推奨します：

   pip install torch
   

   GPUを使用している場合は、ハードウェアに適したCUDAバージョンを選択してください。

4. モデルとスプリッターのダウンロード
   NextCoder-32Bモデルとスプリッターは、Hugging Faceから直接ロードできます。十分なストレージ容量があることを確認してください（モデルは約60GBを占有します）。以下はロードコードの例です：

   from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
   model_name = "microsoft/NextCoder-32B"
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto")
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
   

5. インストールの確認
   上記のコードを実行した後、エラーが報告されなければ、モデルと曖昧性解消器が正常にロードされたことを意味する。推論を高速化するためにGPU環境を使用することをお勧めします。

使用方法

NextCoder-32Bのコア機能はコード生成と修復です。具体的な操作手順は以下の通りです：

1.コード生成

ユーザーは自然言語のヒントを使用してコードを生成できます。例えば、除算関数を生成し、エッジケースを処理する：

prompt = """Fix the following function that divides two numbers to handle all the edge cases:
def divide(a, b):
return a/b
"""
messages = [{"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=1024)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

出力例は次のようなものだ：

def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError("Division by zero is not allowed")
if not isinstance(a, (int, float)) or not isinstance(b, (int, float)):
raise TypeError("Inputs must be numbers")
return a / b

2.コードの修正

NextCoder-32Bはコードの誤りを自動的に修正します。たとえば、スペルミスのあるコード (たとえば returm)、モデルは次のように補正される。 return ロジックを最適化します。操作はコード生成と似ていますが、問題コードがプロンプトとして入力されるだけです。

3.コードの最適化

既存のコードを最適化する必要がある場合は、元のコードを入力し、最適化の目的を明記してください。例

prompt = """Optimize this function for better performance and readability:
def factorial(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
"""

モデルは、より効率的な反復実装を返すかもしれない：

def factorial(n):
if not isinstance(n, int) or n < 0:
raise ValueError("Input must be a non-negative integer")
result = 1
for i in range(1, n + 1):
result *= i
return result

4.長いコンテキスト処理

NextCoder-32Bは32Kトークンまでの入力をサポートし、大規模なコードベースの処理に適しています。ユーザーはファイル全体または複数の関数を入力とすることができ、モデルは文脈を分析し、変更のための正確な提案を提供します。たとえば、Pythonファイル全体を入力すると、モデルは複数の関数のエラーを一度に修正できます。

5.注意事項

• 安全性: NextCoder-32Bは、悪意のあるプロンプトに対して安全でないコードを生成する可能性があります。生成されたコードをサンドボックス環境で実行し、手動で確認することを推奨します。
• ハードウェア要件モデルの実行には高性能ハードウェアが必要であり、少なくとも16GBのビデオメモリを搭載したGPUまたは64GBのRAMを搭載したCPUを推奨します。
• 依存バージョントランスフォーマー4.37.0未満を使用すると読み込みエラーが発生する可能性があります。

高度な使用

• バッチファイル複数のプロンプトを一括入力することで、一度に複数のコードを生成または修正することができ、効率が向上します。
• カスタムヒント例えば、コメントリッチなコードや言語固有のコードを生成するように、プロンプト・テンプレートを調整することで出力スタイルを制御することができる。
• IDEとの統合モデルをVS CodeやPyCharmなどのIDEに統合し、Hugging FaceのAPIやローカルにデプロイすることでリアルタイムにコードを補完することができます。

アプリケーションシナリオ

1. ソフトウェア開発
   開発者は、NextCoder-32Bを使用して、サンプルコードをすばやく生成したり、バグを修正したり、既存のコードを最適化したりして、開発サイクルを短縮することができます。
2. 教育と学習
   プログラミング初心者は、このモデルを使ってサンプルコードを生成したり、プログラミング・ロジックを理解したり、練習コードのエラーをチェックしたりすることができる。
3. コード・レビュー
   チームは、コードをコミットする前にモデルを使用して潜在的な問題をスキャンし、コード品質を向上させ、手作業によるレビュー時間を短縮することができる。
4. オープンソースプロジェクトのメンテナンス
   オープンソースのプロジェクトメンテナーは、このモデルを使用して、コードのコントリビューションをバッチ処理し、フォーマットエラーやロジックの問題を自動的に修正することができる。

品質保証

1. NextCoder-32Bはどのようなプログラミング言語に対応していますか？
   このモデルは、Python、JavaScript、C++、Java、その他の主流のプログラミング言語をサポートしており、ほとんどの開発シナリオに適用できる。
2. 安全でないコードを生成しないようにするには？
   生成されたコードをサンドボックス環境で実行し、手動でレビューする。悪意のある動作を引き起こす可能性のあるヒントの直接入力を避ける。
3. モデルの実行にはどのようなハードウェアが必要ですか？
   スムーズな動作を保証するため、少なくとも16GBのビデオメモリを搭載したGPU、または64GBのRAMを搭載したCPUを推奨します。
4. インターネットに接続していないと使えないのですか？
   モデルはオフラインで実行できるが、モデルファイルと依存ライブラリは事前にダウンロードする必要がある。