Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder 是由阿里 Qwen 团队推出的一款全新代码生成模型系列，致力于推动开源代码语言模型的发展。该产品在代码生成、推理和修复等方面展现出色性能，涵盖从 0.5B 到 32B 的六种不同规模的模型，旨在满足各类开发者的多样化需求。

Qwen2.5-Coder是什么

Qwen2.5-Coder 是阿里 Qwen 团队推出的全面代码生成模型系列，旨在推动开源代码语言模型的发展。该系列在代码生成、推理及修复等任务中表现优异，涵盖了多种规模的模型，包括 0.5B、1.5B、3B、7B、14B 和 32B，满足不同开发者的需求。

其旗舰模型 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在多个主流代码生成基准测试中表现突出，与 GPT-4o 相当，展现出强大的代码生成、修复及推理能力，支持超过 40 种编程语言，并在 McEval 和 MdEval 基准中取得了显著成绩。

Qwen2.5-Coder 强调人与模型的偏好对齐，经过内部评估基准 Code Arena 的评估，显示出其在人类偏好上的优势。模型家族的参数配置和许可证信息也一一列出，其中 0.5B、1.5B、7B、14B 和 32B 模型采用 Apache 2.0 许可证，而 3B 模型则使用研究用途的许可证。

Qwen2.5-Coder

Qwen2.5-Coder的主要功能

代码生成：根据输入的编程提示，Qwen2.5-Coder 能够生成相关的代码片段，支持多种编程语言。
代码推理：具备强大的代码推理能力，能够理解代码逻辑并提供相关建议。
代码修复：帮助开发者识别并修复代码中的错误。
多语言支持：支持多达 92 种编程语言，包括流行的 Python、Java 和 C++ 以及其他小众语言。
模型尺寸多样性：提供从 0.5B 到 32B 的六种主流模型尺寸，满足不同开发者的需求。
指令调优：通过指令微调提升了多项任务的性能。
数学能力：在代码和数学任务上表现优异，将编程与数学能力相结合。

Qwen2.5-Coder的技术原理

自回归语言模型：采用自回归机制，根据已有文本序列预测下一个最可能的 token，使得文本生成与补全任务表现出色。
模型架构：基于 Qwen2.5 架构，使用 Transformer 模型变种，提供不同参数规模的选择，如 1.5B、7B 和 32B，参数配置包括隐藏层大小、层数、查询头数量等。
预训练数据处理：包括源代码、文本-代码混合、合成数据、数学数据和文本数据，经过精心清洗和格式化，确保数据质量，其中代码占比 70%、文本 20% 和数学数据 10%。
训练策略：
- 文件级预训练：通过处理单个代码文件的内容，学习编程语言的基础知识和结构。
- 仓库级预训练：增强模型的长上下文处理能力，将上下文长度扩展到 32K tokens，并调整 Rotary Position Embedding（RoPE）的基础频率。
后训练与指令调优：
- 指令数据生成：通过构建特定语言智能体和自适应记忆系统等生成高质量指令数据。
- 训练策略：采用由粗到精的微调策略，先使用多样化指令样本进行微调，然后通过高质量指令样本进行监督微调。
特殊 Token 引入：在训练过程中引入特殊标记，帮助模型更好地理解代码。
长上下文能力：通过优化 RoPE 基频和应用 YaRN 机制，处理更长的上下文，有效支持代码补全和代码库理解。
代码生成能力：在多个代码生成基准上取得最佳表现，具备与 GPT-4o 竞争的能力。