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Qwen2.5-Coder全系列来咯!强大、多样、实用
2602点击    2024-11-12 10:26


今天,我们很高兴开源“强大”、“多样”、“实用”的Qwen2.5-Coder全系列模型,致力于持续推动Open CodeLLMs的发展。


  • 强大Qwen2.5-Coder-32B-Instruct成为目前SOTA的开源代码模型,代码能力追平GPT-4o,展现出强大且全面的代码能力,同时具备良好的通用和数学能力。


  • 多样上个月我们开源了1.5B、7B两个尺寸,本次开源又带来0.5B、3B、14B、32B四个尺寸,截至目前,Qwen2.5-Coder已经覆盖了主流的六个模型尺寸,以满足不同开发者的需要。


  • 实用我们探索了Qwen2.5-Coder在代码助手和Artifacts两种场景下的实用性,并用一些样例来展示Qwen2.5-Coder在实际场景中的应用潜力。


强大:

代码能力达到开源模型SOTA



  • 代码生成:Qwen2.5-Coder-32B-Instruct作为本次开源的旗舰模型,在多个流行的代码生成基准(如EvalPlus、LiveCodeBench、BigCodeBench)上都取得了开源模型中的最佳表现,并且达到和GPT-4o有竞争力的表现。


  • 代码修复:代码修复是一个重要的编程能力。Qwen2.5-Coder-32B-Instruct可以帮助用户修复代码中的错误,让编程更加高效。Aider是流行的代码修复基准,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct达到73.7分,在Aider上的表现与GPT-4o相当。


  • 代码推理:代码推理是指模型能否学习代码执行的过程,准确地预测模型的输入与输出。上个月发布的Qwen2.5-Coder-7B-Instruct已经在代码推理能力上展现出了不俗的表现,32B模型的表现更进一步。



  • 多编程语言:智能编程助手应该熟悉所有编程语言,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在40多种编程语言上表现出色,在McEval上取得了65.9分,其中,Haskell、Racket 等语言表现令人印象深刻,这得益于我们在预训练阶段独特的数据清洗和配比。      



另外,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct的多编程语言代码修复能力同样令人惊喜,这将有助于用户理解和修改自己熟悉的编程语言,极大降低陌生语言的学习成本。


与McEval类似,MdEval是多编程语言的代码修复基准,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在MdEval上取得了75.2分,在所有开源模型中排名第一。



  • 人类偏好对齐:为了检验Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在人类偏好上的对齐表现,我们构建了一个来自内部标注的代码偏好评估基准Code Arena(类似Arena Hard)。我们采用GPT-4o作为偏好对齐的评测模型,采用 “A vs. B win”的评测方式——即在测试集实例中,模型A的分数超过模型B的百分比。下图结果展现出Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在偏好对齐方面的优势。



多样:

丰富的模型尺寸


Qwen2.5-Coder开源模型家族包含0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B六个尺寸,不仅能够满足开发者在不同资源场景下的需求,还能给研究社区提供良好的实验场。下表是详细的模型信息:



我们一直相信Scaling Law哲学。我们评估了不同尺寸的Qwen2.5-Coder模型在所有数据集上的表现,以验证Scaling在Code LLMs上的有效性。


对于每一个尺寸,我们都开源了Base和Instruct模型,其中,Base模型可作为开发者微调模型的基座,Instruct模型是可以直接聊天的官方对齐模型。


下面是不同尺寸Base模型的表现:



下面是不同尺寸Instruct模型的表现:



为了更加直观,我们展示了不同尺寸Qwen2.5-Coder模型和其他开源模型在核心数据集上的对比。


  • 针对Base模型,我们选择MBPP-3shot作为评估指标,我们大量的实验表明,MBPP-3shot更适合评估基础模型,且能够和模型的真实效果有较好的相关性。


  • 针对Instruct模型,我们选择LiveCodeBench最近4个月(2024.07-2024.11)的题目作为评估,这些最新公布的、不可能泄露到训练集的题目能够反映模型的OOD能力。


模型尺寸和模型效果之间存在预期中的正相关关系,并且,Qwen2.5-Coder在所有尺寸下都取得了SOTA表现,这鼓励我们继续探索更大尺寸的Coder模型。



实用:

遇见Cursor和Airfacts


实用的Coder一直是我们的愿景。为此,我们探索了Qwen2.5-Coder模型在代码助手和Artifacts场景下的实际应用。


当Qwen2.5-Coder遇见Cursor:


智能代码助手已经得到广泛应用,但目前大多依赖闭源模型,我们希望Qwen2.5-Coder的出现能够为开发者提供一个友好且强大的选择。


下面是Qwen2.5-Coder在Cursor场景下的一个例子:



另外,Qwen2.5-Coder-32B在预训练模型上就展现出强大的代码补全能力,在Humaneval-Infilling、CrossCodeEval、CrossCodeLongEval、RepoEval、SAFIM等5个评测集上都取得了SOTA表现。


为了保持公平对比,我们将最大序列长度控制在8k,采用Fill-in-the-Middle模式进行测试。在CrossCodeEval、CrossCodeLongEval、RepoEval、Humaneval-Infilling4个评测集中,我们评估了生成内容与真实标签是否绝对相等(Exact Match);在SAFIM中,我们采用1次执行成功率(Pass@1)进行评价。



当Qwen2.5-Coder遇见Artifacts:


Artifacts是代码生成的重要应用之一,能够帮助用户创作一些适合可视化的作品。我们选择Open WebUI探索Qwen2.5-Coder在Artifacts场景下的潜力,下面是一些具体的例子:


(Lissajous Curve,利萨茹曲线)


(Emojis dancing,跳舞的Emoji)


(Drafting a resume,写简历)


(Three-Body Problem Simulation,三体问题模拟)


我们即将在通义官网(tongyi.aliyun.com)上线代码模式,支持一句话生成网站、小游戏和数据图表等各类可视化应用。欢迎大家体验!


模型许可


Qwen2.5-Coder-0.5B、1.5B、7B、14B、32B模型均采用Apache 2.0许可证,3B模型使用“Research Only”许可。


What's Next for Qwen-Coder


相信我们这次的发布能够真正帮助到开发者,和社区一起探索更多有趣的应用场景。另外,我们正在深入探索以代码为中心的强大推理模型,相信很快能和大家见面!


  • Qwen2.5-Coder模型开源地址:
  • 魔搭社区ModelScope:
  • https://modelscope.cn/collections/Qwen25-Coder-9d375446e8f5814a
  • HuggingFace:
  • https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-coder-66eaa22e6f99801bf65b0c2f
  • GitHub:
  • https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Coder


  • Qwen2.5-Coder-Artifacts体验链接:
  • https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Coder-Artifacts


  • Qwen/Qwen2.5-Coder-demo:
  • https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Coder-demo


文章来自于微信公众号 “通义千问Qwen”,作者“ 爱开源的 ”


关键词: AI , Qwen2.5 , 通义千问 , 人工智能
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

2
免费使用GPT-4o

【免费】ffa.chat是一个完全免费的GPT-4o镜像站点,无需魔法付费,即可无限制使用GPT-4o等多个海外模型产品。

在线使用:https://ffa.chat/

3
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner