OpenCoder

OpenCoder 是一个开放且可复现的代码大型语言模型（LLM）家族，包含1.5B和8B规模的基础和对话模型，支持英语和中文。OpenCoder 从零开始训练，预训练数据涵盖了 2.5 万亿个令牌，其中90%是原始代码，10%为代码相关的网络数据。之后，它又在超过450万个高质量的监督微调（SFT）示例上进行了精细调优，最终达到了与顶级代码 LLM 相媲美的性能。OpenCoder 不仅提供模型权重和推理代码，还包括可复现的训练数据、完整的数据处理管道、实验消融结果和详细的训练协议，为研究人员的代码 AI 创新提供了坚实基础。

OpenCoder 的特点：

• 全面的开源：OpenCoder 通过发布模型权重、推理代码及完整的数据清洗代码，确保全透明。开放的数据集包含超过450万个高质量的监督微调数据。
• 全面的实验分析：经历了广泛的消融研究，确保模型的性能得到了全面的验证。
• 高质量的合成数据：提供了一个完全开发的合成数据生成过程和超过450万个SFT数据条目，为模型的训练和评估建立了坚实的数据基础。
• 卓越的性能：在多个语言模型基准测试中表现卓越，成为开源代码模型的佼佼者。

使用场景：

OpenCoder 可以广泛应用于以下场景：

1. 代码生成：帮助开发者快速生成所需代码，提高开发效率。
2. 代码自动补全：在开发环境中提供智能代码补全，减少手动输入，提高编程体验。
3. 代码审查与优化：分析现有代码，提供改进建议。
4. 教育和培训：用于编程学习平台，帮助学生理解编程概念和提高编程技能。
5. 支持多种编程语言：对于处理多种编程语言的需求，OpenCoder 提供灵活的支持。

如需了解更多信息，您可以访问 OpenCoder官网。