Qwen2.5-Coder概述简介

Qwen2.5-Coder 是阿里Qwen 团队推出的全系列代码生成模型，推动开源代码语言大模型的发展。在代码生成、代码推理、代码修复等任务上表现出色。系列涵盖了不同规模的模型1.5B/7B/0.5B/3B/14B/32B的六个主流模型尺寸，满足不同开发者的需求。

Qwen2.5-Coder 的旗舰模型 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct，在多个流行的代码生成基准上取得了开源模型中的最佳表现，其代码能力与 GPT-4o 相当。在代码生成、代码修复和代码推理方面展现出了强大的性能，支持超过 40 种编程语言，在 McEval 和 MdEval 基准测试中取得了令人印象深刻的成绩。

Qwen2.5-Coder 注重人类偏好对齐，通过内部标注的代码偏好评估基准 Code Arena 进行了评估，表现出在人类偏好上的对齐优势。模型家族的参数配置和许可信息也详细列出，其中 0.5B、1.5B、7B、14B 和 32B 模型采用 Apache 2.0 许可证， 3B 模型使用研究用途的许可证。

Qwen2.5-Coder的功能特色

代码生成：Qwen2.5-Coder 根据给定的编程提示生成代码片段，支持多种编程语言。

代码推理：模型具备代码推理能力，理解代码逻辑并提供相关的代码建议。

代码修复：帮助识别和修复代码中的错误。

多语言支持：支持多达 92 种编程语言，包括常见的如 Python、Java、C++ 以及小众语言。

模型尺寸多样性：Qwen2.5-Coder 提供了从 0.5B 到 32B 不等的六个主流模型尺寸，满足不同开发者的需求。

指令调优：Qwen2.5-Coder-Instruct 通过指令微调，进一步提升了多个任务上的性能。

数学能力：Qwen2.5-Coder-Instruct 在代码和数学任务上表现出色，结合编程和数学能力。

Qwen2.5-Coder的技术原理

自回归语言大模型：Qwen2.5-Coder 采用自回归机制，即模型根据已有的文本序列预测下一个最可能的 token，使模型在文本生成和补全任务中表现出色。

模型架构：Qwen2.5-Coder 基于 Qwen2.5 架构，采用了 Transformer 模型的变种，具有不同的参数规模，如 1.5B、7B 和 32B 等。模型在隐藏层大小、层数、查询头数量、键值头数量、头大小、中间层大小以及嵌入层绑定等方面有所不同 。

预训练数据处理：Qwen2.5-Coder 的预训练数据包括源代码数据、文本-代码混合数据、合成数据、数学数据和文本数据。这些数据经过精心清洗和格式化，确保质量和一致性。数据配比为 70% 代码、20% 文本和 10% 数学数据 。

训练策略：

文件级预训练：在这一阶段，模型通过处理单个文件的内容来学习编程语言的基础知识和结构，使用的数据是清洗后的代码文件 。

仓库级预训练：这一阶段增强了模型的长上下文处理能力，上下文长度扩展到 32K tokens，调整了 Rotary Position Embedding（RoPE）的基础频率，使用了 YARN 机制来处理更长的序列 。

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、协作讨论协议、自适应记忆系统等，生成高质量的指令数据 。

训练策略：采用由粗到精的微调策略，先使用大量多样化的指令样本进行微调，然后使用高质量指令样本通过拒绝采样和监督微调来提高性能 。

特殊 Token 引入：为了帮助模型更好地理解代码，Qwen2.5-Coder 在训练过程中引入了若干特殊标记，这些标记在代码处理流水线中发挥特定的作用 。

多语言支持：Qwen2.5-Coder 支持多种编程语言，通过预训练阶段独特的数据清洗和配比，使得模型在多种编程语言上都表现出色 。

长上下文能力：通过调整 RoPE 的基频和应用 YaRN 机制，Qwen2.5-Coder 能够处理更长的上下文，这对于代码补全和理解整个代码库是非常关键的 。

代码生成能力：Qwen2.5-Coder 在多个流行的代码生成基准上取得了开源模型中的最佳表现，并且达到了与 GPT-4o 有竞争力的表现 。

Qwen2.5-Coder项目介绍

项目官网：qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-coder

GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Coder

HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-coder-66eaa22e6f99801bf65b0c2f

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.12186

Qwen2.5-Coder能做什么？

日常编程工作：开发者用 Qwen2.5-Coder 辅助编写代码，提高工作效率，减少重复性工作。

代码学习和练习：编程新手用 Qwen2.5-Coder 学习编程语言的语法和最佳实践，通过实践提高编程技能。

教育和培训：在编程教育中，Qwen2.5-Coder 作为教学辅助工具，帮助学生理解复杂概念，提供即时的编程练习反馈。

代码审查和质量保证：在代码审查过程中，Qwen2.5-Coder 帮助识别潜在的代码问题，提供改进建议，确保代码质量。

自动化测试：Qwen2.5-Coder 生成测试用例，帮助自动化测试过程，提高软件测试的覆盖率和效率。