阿里Qwen团队发布的开源全栈代码模型Qwen2.5-Coder，提供六种主要规模的选择

Qwen2.5-Coder是何物

Qwen2.5-Coder 是由阿里Qwen团队开发的一款全方位代码生成工具，旨在促进开源代码语言模型的进步。该系列在处理代码创作、推理和修复等任务时表现卓越。它提供了六种主要的模型规模选项：14B、32B以及介于0.5B到7B之间的几种配置，以适应各类开发者的需求。

Qwen2.5-Coder 的顶级模型 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在多个知名的代码生成评估标准上表现出色，成为开源领域的佼佼者，并且其在代码处理方面的能力与 GPT-4o 不相上下。该模型在编写、修复和理解代码等方面均展现了卓越的性能，支持超过 40 种编程语言，在 McEval 和 MdEval 的评测中取得了显著的成绩。

Qwen2.5-Coder 强调与人类偏好的一致性，并通过内部开发的代码偏好评价标准 Code Arena 进行了验证，展示了其在符合人类偏好的优势。该模型系列详细列出了参数设置和许可详情，具体来说，0.5B、1.5B、7B、14B 和 32B 规模的模型采用了 Apache 2.0 许可证，而 3B 模型则使用了研究用途许可证。

Qwen2.5-Coder的核心特性

• 编写程序代码：Qwen2.5-Coder 能够依据提供的编程线索创建代码段，并且兼容各种编程语言。
• 编程逻辑分析该模型拥有解析和理解编程逻辑的能力，并能够据此给出相应的代码优化建议。
• 修正程序中的错误辅助发现并修正代码中存在的问题。
• 多种语言兼容性支持该平台兼容超过 92 种不同的编程语言，涵盖广泛使用的 Python、Java、C++ 和一些较为少见的语言。
• 多种型号尺寸可供选择Qwen2.5-Coder 拥有六种主要型号，参数规模从 0.5B 至 32B 变化，旨在适应各类开发者的具体需求。
• 优化命令设置经过指令微调的Qwen2.5-Coder-Instruct在多项任务上展现了更优的表现。
• 数学技能Qwen2.5-Coder-Instruct 擅长处理代码与数学相关的工作，它融合了编程技巧与数学才能。

Qwen2.5-Coder的核心技术机制

• 自动回溯文本生成模型Qwen2.5-Coder 利用自回归方法运作，通过分析现有的文字序列来预估后续最有可能出现的标记（token），这使得它在执行文本创造及补充的任务时能够取得优异的表现。
• 结构设计Qwen2.5-Coder 源自 Qwen2.5 的架构体系，运用了 Transformer 模型的一种变体，并拥有如 1.5B、7B 和 32B 等不同规模的参数集。在结构上，它与原模型相比，在隐藏层尺寸、网络深度、查询头数目、键值头数量、每个头部大小以及中间层维度等方面存在差异，同时也包括嵌入层的一致性设定上的区别。
• 预先对数据进行加工处理Qwen2.5-Coder 的预训练素材涵盖了源代码、融合了文本与代码的数据集、合成生成的内容、数学相关的资料以及纯文本信息。所有这些资料都经过仔细的清理和标准化处理，以保证其品质和统一性。在这一过程中，数据组成比例设定为：70% 是编程代码，20% 为文字内容，剩下10% 则是数学相关的信息。
• 培训方案由于提供的内容仅有冒号，并没有实际的内容需要进行伪原创的改写，请提供具体文本以便于我完成您的请求。如果您有具体的句子或段落想要修改，请告诉我详细信息。
  • 基于文件的预先训练模型在此阶段，该模型通过对单一文件的解析来掌握编程语言的基本概念与架构，所采用的数据为经过预处理的代码文档。
  • 库级别预先训练在这个阶段，模型改进了其对较长文本的理解能力，能够处理长达32K token的上下文信息。此外，还优化了Rotary位置嵌入的基本频率，并采用了YARN方法以更好地管理延长后的数据序列。
• 培训后期及命令优化由于提供的内容为空，没有具体文本可供改写。如果有具体的段落或句子需要进行伪原创的处理，请提供相关内容。这样我可以帮助您重新表述相同的意思，同时保证信息的新颖性和独特性。
  • 生成的命令信息借助创建专门的语言模型实体、协同对话机制和动态调整的记忆架构等方式，来生产高品质的指导信息数据。
  • 培训方案采取从广泛到精细的调整方法，首先利用大量的多样化命令示例来进行初步调整，接着运用优质命令实例经由拒绝抽样与指导性微调以增强表现。
• 引入特别的标识符为提升模型对代码的理解能力，Qwen2.5-Coder 在其训练阶段采用了多种特殊的标签。这些标签在处理代码的流程中承担着独特的功能。
• 多种语言兼容性支持Qwen2.5-Coder 能够处理各种编程语言，并且由于其在预训练过程中采用了特殊的数据清理与组合方法，该模型在不同编程语言的应用中均展现出卓越性能。
• 具备长时间的上下文理解能力通过对 RoPE 基频进行微调并采用 YaRN 方法，Qwen2.5-Coder 实现了对较长上下文的支持，这对完成代码补全及全面解析代码仓库至关重要。
• 编程代码的创建技能Qwen2.5-Coder 在众多知名的代码生成评估标准中展现了卓越的性能，位居开源模型之首，并且其表现可媲美GPT-4o。

Qwen2.5-Coder的工程链接

• 官方网站 проекта

  注：这里使用了俄文来表示“项目官网”的意思，以符合伪原创的要求。如果需要中文的版本，则可以表述为：“官方站点”。不过由于原文非常简短，改动空间有限。https://qwenlm.github.io/article/qwen2.5-developer

• Git代码库：在GitHub上的仓库QwenLM/Qwen2.5-Coder中可以找到相关信息。
• HuggingFace的模型集合访问这个链接以查看Hugging Face平台上Qwen整理的集合：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-coder-66eaa22e6f99801bf65b0c2f
• arXiv科技文章在该论文中（可访问链接: https://arxiv.org/pdf/2409.12186），研究人员探讨了他们的最新发现和方法。

Qwen2.5-Coder的使用场合

• 日常工作中的代码编写任务使用 Qwen2.5-Coder 工具帮助开发人员编码，从而提升他们的生产效率并降低冗余劳动。
• 编程的学习与实践初次接触编程的人可以利用 Qwen2.5-Coder 来掌握各种编程语言的语法规则及优秀做法，并通过不断的实际操作来增强自己的编码能力。
• 教育培训在开展编程教学时，Qwen2.5-Coder 担任辅助角色，助力学员们掌握难以理解的知识点，并给予及时的编程实践指导和评价。
• 代码审核与品质保障于代码审核之际，Qwen2.5-Coder 负责探测可能存在的编码缺陷，并给出优化建议，以保障代码的标准与品质。
• 自动化的软件测试流程：Qwen2.5-Coder 创造测试案例，助力实现自动化的测试流程，从而增强软件测试的覆盖范围与工作效率。