OpenCoder

OpenCoder是一款由墨尔本大学、复旦大学等研究机构与无限光年合作开发的开源代码大型语言模型（LLM）。它旨在将开源代码LLM的性能提升至与专有模型相媲美的水平，同时促进代码AI研究的透明性与可重复性。OpenCoder不仅提供了模型权重和推理代码，还包括可复现的训练数据、完整的数据处理流程、严谨的实验消融结果和详细的训练协议，为研究社区的构建与创新提供支持。

OpenCoder是什么

OpenCoder是一个前沿的开源代码大型语言模型，旨在提高开源代码模型的性能，使其达到专有模型的标准。通过提供完整的模型权重、推理代码及相关实验数据，OpenCoder促进了AI研究的开放性与可验证性。

OpenCoder

OpenCoder的主要功能

代码自动生成：能够根据需求自动生成代码，帮助开发者快速实现功能。
代码审查支持：辅助开发者进行代码审查，提升代码质量和可维护性。
错误调试辅助：帮助开发者识别代码中的错误，加快调试速度。
代码补全功能：提供智能代码补全，减少开发者的重复性工作。
多语言兼容：支持多种编程语言，增强模型的适用性和灵活性。

OpenCoder的技术原理

数据预处理：
- 源代码收集：从GitHub等平台收集大量原始代码。
- 相关Web数据获取：从网络数据库中提取与代码相关的信息。
- 数据清理：剔除无效数据（如纯十六进制代码和过短的代码片段）。
- 去重处理：通过精确和模糊去重技术，降低数据重复率。
- 质量过滤：使用启发式规则筛选低质量的代码数据。
模型架构：
- 基于Transformer架构：采用标准的Transformer架构，并支持多头注意力机制。
- 旋转位置编码（RoPE）：利用旋转位置编码处理长距离依赖。
训练策略：
- 预训练阶段：在大规模数据集上进行预训练，使用WSD（Warmup， Steady， Decay）学习率调度。
- 退火训练：在预训练后使用高质量数据进行进一步的性能提升。
- 指令微调：通过两阶段的指令微调，先增强模型的通用能力，再针对具体代码任务进行优化。
后训练优化：
- 收集开源指令语料：从多个数据库获取开源指令数据。
- 真实用户查询抽取：从实际对话数据中提取用户查询，并进行清洗处理。
性能评估：在多个编码基准测试中对模型性能进行评估，包括代码生成、补全和理解任务。