Morph: Morph V3 Large

Morph: Morph V3 Large は Morph のテキストモデルです。複雑なコード編集向けの Morph の高精度 apply モデルとして提示されており、プロバイダーは、正確なコード変換において毎秒およそ 4,500 トークンに達し、98% の精度を実現すると説明しています。この説明は、このモデルが何のために作られているかを示しています。つまり、指示と最初のコードを受け取り、編集後のコードを出力として生成します。

このモデルはテキスト入力、テキスト出力です。テキストプロンプトを受け取り、テキスト補完を返します。コンテキストウィンドウは 262,144 トークン、最大出力は 131,072 トークンです。これは大きな作業スペースであり、変換するコードが小さなウィンドウに収まらない場合に重要になります。プロバイダーによる重要な制約が 1 つあります。プロンプトは特定の構造に従う必要があり、指示ブロックとコードブロックを、指示を含む instruction タグの後に初期コードを含む code タグを続ける形で記述します。

このモデルは汎用チャットモデルではなく apply モデルであるため、実用的なユースケースはその形から導かれます。自動コード変換、既存ファイルへの記述された変更の適用、自然言語の指示によるコードセクションのリファクタリングや書き換え、そして同じ種類の変更を多数の入力に一貫して適用する必要があるバッチ編集に適しています。示されている精度とスループットの数値により、コード編集を手作業で入力するのではなくプログラムによって生成および適用するパイプラインの候補となります。

api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id "morph/morph-v3-large" を使用して呼び出せます。サポートされているリクエストパラメータは、logprobs、max_tokens、response_format、stop、structured_outputs、temperature、top_logprobs です。既存のコードを移植する場合、これは通常の OpenAI 形式のリクエストボディが機能することを意味します。model フィールドをその id に設定し、temperature と stop でサンプリングを制御し、max_tokens で出力を上限設定し、response_format または structured_outputs でレスポンスの形を制約できます。

統合する際は、必須のプロンプト形式を念頭に置いてください。instruction ブロックと code ブロックは、このモデルの想定された使用方法の一部だからです。タスクが一般的な会話、自由形式の文章作成、またはコード編集以外のものである場合、固定のプロンプト構造を持つ apply モデルよりも汎用テキストモデルの方が適している可能性があります。