가장 강력한 오픈 소스 코드 모델 Qwen2.5-Coder가 폭발합니다! 커서와 아티팩트는 새로운 훌륭한 파트너입니다!

최근 몇 년 동안 코드 생성 및 보조 도구에 대한 수요가 증가했으며 개발자는 더 스마트하고 강력한 코드 언어 모델을 열망하고 있습니다. 기존 모델은 코드 생성, 완성 및 추론 측면에서 진전을 이루었지만 다양한 코딩 작업 처리의 효율성, 도메인별 전문 지식 부족, 실제 프로그래밍 시나리오에서의 적용 등 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 다운코드 편집자는 이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 새로운 오픈 소스 코드 모델인 Qwen2.5-Coder를 자세히 소개할 것입니다.

소프트웨어 개발 세계에서는 지능적이고 강력하며 전문화된 코드 언어 모델이 지속적으로 필요합니다. 기존 모델은 코드 생성, 완성, 추론 측면에서 상당한 진전을 이루었지만 여전히 몇 가지 문제가 있습니다.

주요 과제로는 다양한 코딩 작업을 처리하는 효율성이 낮고, 도메인별 전문 지식이 부족하며, 실제 프로그래밍 시나리오에 적용하기 어렵다는 점 등이 있습니다. 많은 LLM(대형 언어 모델)이 계속 등장하고 있지만 코드별 모델은 일반성 및 적용성 측면에서 독점 모델과 경쟁하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 벤치마크에서 좋은 성능을 발휘하고 다양한 환경에 적응할 수 있는 모델의 필요성이 그 어느 때보다 시급합니다.

Tongyi Qianwen은 최근 "강력하고" "다양하며" "실용적인" Qwen2.5-Coder 시리즈 모델의 오픈 소스를 발표했으며 Open CodeLLM의 개발을 지속적으로 촉진하는 데 전념하고 있습니다.

Qwen2.5 - Coder 시리즈 소개

Qwen2.5 - Coder 시리즈 모델은 Open CodeLLM의 개발을 촉진하는 것을 목표로 0.5B에서 32B까지 다양한 크기를 포괄하는 강력하고 다양하며 실용적인 오픈 소스 코드 모델입니다.

Qwen2.5 - Coder 시리즈 주요 기능

• 뛰어난 코딩 능력 : Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct는 여러 코드 생성 벤치마크 테스트에서 좋은 성적을 거두어 오픈 소스 모델 SOTA에 도달했으며 코딩 능력은 GPT-4o와 동일하며 다음과 같은 벤치마크 테스트에서 뛰어난 결과를 얻었습니다. HumanEval 및 MBPP .
• 다중 프로그래밍 언어 지원 : 92개 프로그래밍 언어 지원, 32B - Instruct는 Haskell, Racket 및 기타 언어와 같은 40개 이상의 언어에서 우수한 성능을 발휘하며 McEval 및 MdEval과 같은 다중 프로그래밍 언어 벤치마크에서 선두를 달리고 있습니다 .
• 효율적인 코드 복구 : 사용자가 코드 오류를 복구하는 데 효과적으로 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 Qwen2.5 - Coder - 32B - Instruct는 Aider 벤치마크 테스트에서 GPT - 4o와 동일한 73.7점을 기록했습니다 .
• 강력한 코드 추론 기능 : 32B 버전은 CRUXEval 벤치마크에서 GPT-4o 및 Claude 3 Opus와 비슷한 수준에 도달하는 등 코드 추론에서 우수한 성능을 발휘합니다.
• 풍부한 모델 크기 : 다양한 개발자의 리소스 요구 사항을 충족하기 위해 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B 및 32B의 6가지 크기를 포함하여 다양한 크기의 모델이 여러 데이터 세트에서 SOTA 성능을 달성했습니다.
• 광범위한 실제 시나리오 : 커서 시나리오에서 강력한 코드 완성 기능을 제공하고, 아티팩트 시나리오에서 사용자가 시각적 작업을 생성할 수 있도록 돕는 등 코드 도우미(예: 커서) 및 아티팩트 시나리오에서 실용성을 보여줍니다. 다양한 클래스 시각화 애플리케이션 생성을 지원하기 위해 곧 출시되었습니다 .

Qwen2.5-코더 아티팩트 소개

오늘날 지능형 코드 도우미가 널리 사용되었습니다. 그러나 현재로서는 대다수의 스마트 코드 도우미가 주로 비공개 소스 모델에 의존하고 있습니다. 이러한 맥락에서 Tongyi Qianwen은 Qwen2.5-Coder의 출현이 대다수 개발자에게 친숙하면서도 강력한 새로운 선택을 가져올 수 있기를 바라고 있습니다.

공식 소개에 따르면, 이 오픈 소스의 주력 모델인 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct는 EvalPlus, LiveCodeBench, BigCodeBench 등을 포함한 많은 인기 코드 생성 벤치마크에서 매우 우수한 성능을 발휘합니다. 이번 벤치마크에서는 오픈소스 모델 중 가장 좋은 결과를 얻었으며, 성능도 GPT-4o와 맞먹는 수준으로 강력한 경쟁력을 입증했다.

Qwen2.5-Coder-32B의 출현으로 폐쇄 소스 프로그래밍 모델의 이전 절대적인 지배력이 깨졌습니다.

아티팩트는 코드 생성 분야에서 중요한 위치를 차지하고 코드 생성의 중요한 애플리케이션 범주 중 하나입니다. 아티팩트는 사용자에게 시각적 표시에 매우 적합한 뛰어난 작품을 만들 수 있도록 하여 사용자에게 큰 도움을 줄 수 있습니다.

Qwen2.5-Coder 아티팩트 기능 하이라이트

Qwen2.5 Coder에는 이제 Claude Artifacts와 유사한 Artifacts 기능이 있습니다. Qwen은 곧 Tongyi의 공식 웹사이트 https://tongyi.aliyun.com에서 코드 모드를 출시할 예정입니다. 이 모드는 웹사이트 생성, 미니게임, 데이터 차트 등 다양한 시각적 애플리케이션을 한 문장으로 지원합니다. 현재 Qwen2.5 Coder Artifacts를 다음 두 곳에서 체험하실 수 있습니다.

포옹하는 얼굴: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Coder-ArtifactsOpen WebUI: https://openwebui.com

• 제공되는 코드 예제 : 개발자가 프로그래밍 문제를 신속하게 해결하는 데 도움이 되는 여러 프로그래밍 언어를 다루는 코드 예제입니다.
• 개발 도구 통합 : 여러 개발 도구를 통합하여 사용자를 위한 코드 개발 및 관리를 용이하게 합니다.
• 코드 관리 : 코드 버전 관리 및 협업 기능을 갖추고 있으며, 다인 공동 개발 프로젝트를 지원합니다.
• 지능형 코드 지원 : AI 기술을 사용하여 자동 코드 완성, 오류 감지 등을 실현합니다.
• 자동화된 테스트 : 테스트 사례를 자동으로 실행하여 소프트웨어 테스트 효율성과 정확성을 향상시킵니다.
• 코드 품질 분석 : 코드 품질을 분석하고 최적화 제안을 제공합니다.
• 온라인 코드 편집기 : 코드의 즉각적인 편집 및 실행을 지원하므로 사용자는 코드 논리를 빠르게 확인할 수 있습니다.

Qwen2.5-Coder 아티팩트 적용 시나리오

• 개발자는 플랫폼 코드 샘플을 사용하여 특정 알고리즘에 대한 구현 코드 찾기와 같은 프로그래밍 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
• 팀은 코드 관리 기능을 통해 개발 프로젝트를 협업하고, 버전 관리 및 작업 분배를 수행합니다.
• 초보 프로그래머는 지능형 코드 지원 기능을 통해 프로그래밍을 배우고 프로그래밍 사양과 논리를 이해합니다.
• 개발자는 온라인 코드 편집기를 사용하여 코드 조각을 즉시 테스트하고 프로그램을 신속하게 디버그합니다.
• 개발 과정에서 기업은 자동화된 테스트 기능을 사용하여 소프트웨어 품질을 보장하고 수동 테스트 비용을 줄입니다.

Qwen2.5-Coder 아티팩트 사용 튜토리얼

1. Hugging Face를 방문하세요: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Coder-Artifacts 또는 Open WebUI: https://openwebui.com. (곧 Tongyi 공식 홈페이지 https://tongyi.aliyun.com 에 런칭 예정)
2. 더 개인화된 서비스를 받으려면 계정에 등록하거나 로그인하세요.
3. 필요에 따라 적절한 코드 샘플이나 개발 도구를 선택하세요.
4. 프로젝트 협업 및 버전 제어를 위해 코드 관리 기능을 활용하세요.
5. 지능형 코드 지원으로 코딩 효율성을 높이십시오.
6. 코드 품질을 보장하기 위해 자동화된 테스트를 실행합니다.
7. 커뮤니티 교류에 참여하고, 경험을 공유하고, 문제를 해결해 보세요.
8. 즉각적인 프로그래밍과 테스트를 위해 온라인 코드 편집기를 사용하세요.

결론

Qwen2.5 - Coder 시리즈 모델은 코드 개발 분야에서 고유한 특성과 장점을 가지고 있습니다. 이는 개발자에게 풍부한 리소스, 강력한 기능 및 다양한 애플리케이션 시나리오를 제공하며, 프로그래밍 효율성을 향상시키거나 코드 품질을 보장하거나 혁신적인 애플리케이션을 탐색하는 등 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

전체적으로 Qwen2.5-Coder 시리즈 모델의 오픈 소스는 개발자에게 강력한 도구를 제공하고 코딩 분야에서 인공 지능 적용을 촉진하는 데 중요한 기여를 합니다. Downcodes의 편집자는 모든 사람이 이를 적극적으로 시도하고 그것이 가져오는 편리함과 효율성 향상을 경험할 것을 권장합니다. 앞으로도 우리는 Qwen2.5-Coder의 지속적인 개발과 개선을 기대하며 AI 프로그래밍 분야에 더 많은 놀라움을 선사할 것입니다.