Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder 是由阿里 Qwen 團隊推出的一款全新代碼生成模型系列，致力于推動開源代碼語言模型的發展。該產品在代碼生成、推理和修復等方面展現出色性能，涵蓋從 0.5B 到 32B 的六種不同規模的模型，旨在滿足各類開發者的多樣化需求。

Qwen2.5-Coder是什么

Qwen2.5-Coder 是阿里 Qwen 團隊推出的全面代碼生成模型系列，旨在推動開源代碼語言模型的發展。該系列在代碼生成、推理及修復等任務中表現優異，涵蓋了多種規模的模型，包括 0.5B、1.5B、3B、7B、14B 和 32B，滿足不同開發者的需求。

其旗艦模型 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在多個主流代碼生成基準測試中表現突出，與 GPT-4o 相當，展現出強大的代碼生成、修復及推理能力，支持超過 40 種編程語言，并在 McEval 和 MdEval 基準中取得了顯著成績。

Qwen2.5-Coder 強調人與模型的偏好對齊，經過內部評估基準 Code Arena 的評估，顯示出其在人類偏好上的優勢。模型家族的參數配置和許可證信息也一一列出，其中 0.5B、1.5B、7B、14B 和 32B 模型采用 Apache 2.0 許可證，而 3B 模型則使用研究用途的許可證。

Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder的主要功能

代碼生成：根據輸入的編程提示，Qwen2.5-Coder 能夠生成相關的代碼片段，支持多種編程語言。
代碼推理：具備強大的代碼推理能力，能夠理解代碼邏輯并提供相關建議。
代碼修復：幫助開發者識別并修復代碼中的錯誤。
多語言支持：支持多達 92 種編程語言，包括流行的 Python、Java 和 C++ 以及其他小眾語言。
模型尺寸多樣性：提供從 0.5B 到 32B 的六種主流模型尺寸，滿足不同開發者的需求。
指令調優：通過指令微調提升了多項任務的性能。
數學能力：在代碼和數學任務上表現優異，將編程與數學能力相結合。

Qwen2.5-Coder的技術原理

自回歸語言模型：采用自回歸機制，根據已有文本序列預測下一個最可能的 token，使得文本生成與補全任務表現出色。
模型架構：基于 Qwen2.5 架構，使用 Transformer 模型變種，提供不同參數規模的選擇，如 1.5B、7B 和 32B，參數配置包括隱藏層大小、層數、查詢頭數量等。
預訓練數據處理：包括源代碼、文本-代碼混合、合成數據、數學數據和文本數據，經過精心清洗和格式化，確保數據質量，其中代碼占比 70%、文本 20% 和數學數據 10%。
訓練策略：
- 文件級預訓練：通過處理單個代碼文件的內容，學習編程語言的基礎知識和結構。
- 倉庫級預訓練：增強模型的長上下文處理能力，將上下文長度擴展到 32K tokens，并調整 Rotary Position Embedding（RoPE）的基礎頻率。
后訓練與指令調優：
- 指令數據生成：通過構建特定語言智能體和自適應記憶系統等生成高質量指令數據。
- 訓練策略：采用由粗到精的微調策略，先使用多樣化指令樣本進行微調，然后通過高質量指令樣本進行監督微調。
特殊 Token 引入：在訓練過程中引入特殊標記，幫助模型更好地理解代碼。
長上下文能力：通過優化 RoPE 基頻和應用 YaRN 機制，處理更長的上下文，有效支持代碼補全和代碼庫理解。
代碼生成能力：在多個代碼生成基準上取得最佳表現，具備與 GPT-4o 競爭的能力。