当下，大言语模型集成至编程畛域、成功代码生成与补全义务成为关键趋向。业界曾经发生了一批引人注目的代码大模型，比如 OpenAI 的 CodeX、谷歌 DeepMind 的 AlphaCode、HuggingFace 的 StarCoder，协助程序员更迅捷、更准确、更高品质地成功编码义务，大幅优化效率。
有这样一支研发团队，在 10 年前便开局了将深度学习用于软件开发的探求，并在代码了解和代码生成畛域双双世界上游。他们就是来自北京大学软件工程钻研所的 aiXcoder 团队（简称 aiXcoder 团队），此次为开发者带来了新的高效编码利器。
4 月 9 日，该团队开源了 全自研 aiXcoder 7B 代码大模型 ，不只在代码生成和补全义务中大幅上游同量级甚至逾越 15B、34B 参数量级的代码大模型；还仰仗其在共性化训练、私有化部署、定制化开发方面的独有长处，成为最适宜企业运行、最能满足共性化开发需求的代码大模型。
aiXcoder 7B 的所有模型参数和推理代码均已开源，可以经过 GitHub、Hugging Face、Gitee 和 GitLink 等平台访问。
「耳听为虚眼见为实」，一切还是要用实在的测评数据和实践的义务效果谈话。
越级体验
能其余代码大模型所不能
一个代码大模型终究好不好用， 当然要在对程序员最有协助、用的最多的代码生成与补全义务中来验证。
先看代码生成比拟结果，在 OpenAI HumanEval（由 164 道 Python 编程疑问组成）、谷歌 MBPP（由 974 个 Python 编程疑问组成）和 HuggingFace MultiPL-E（蕴含了 18 种编程言语）等代码生功效果评价测试集上，aiXcoder 7B 版的准确率远超干流代码大模型，成为十亿乃至百亿级参数中最强。
除了在 HumanEval 这样倾向非实在开发场景的测试集上取得准确率新 SOTA，aiXcoder 7B 在代码补全等实在开发场景中的体现更是可圈可点 ，比如写好上文让代码大模型补下文或许跨文件援用曾经定义好的方法、函数、类等。
雷同用数听谈话，在思考高低文的单行补全测评集 SantaCoder 上，aiXcoder 7B Base 版在与 StarCoder 2、CodeLlama 7B/13B、DeepSeekCoder 7B 等干流同量级开源模型的竞赛中取得最佳效果，成为最适宜实践编程场景的代码补全基础模型。详细如下表所示：
aiXcoder 7B Base 版的补全效果最好，不单单是准确率更高， 还在实践运转中体现出了其余代码大模型没有或许逊于自己的才干 。成功这些的面前是一系列针对代码特性的翻新训练方法，正是它们使得 aiXcoder 7B Base 版锋芒毕露。
首先，aiXcoder 7B Base 版在预训练时提供了 32k 的高低文长度， 这在现有 7B 参数量级代码大模型中为最大 ，其余多为 16k。不只如此，经过插值的方法可以间接在推理时将高低文长度裁减到 256k，并无通常上有才干裁减至更长。
在同量级模型中领有最大预训练高低文长度，并可弹性裁减，成为优化 aiXcoder 7B Base 版代码补全效果的关键基础。
其次，aiXcoder 7B Base 版在代码补全环节中 「知道」用户什么时刻须要生成代码，并在代码内容曾经完整不须要再生成时智能中止 。这成为该模型比拟共同的配置，其余很多代码大模型无法做到这一点。
aiXcoder 团队示意，该配置在技术上的成功离不开结构化 Span 技术。在模型训练中，经过结构化 Span 技术来构建训练数据和相关义务，让模型学习到用户应该在什么时刻生成代码或许补全的内容在语法和语义结构上能否完整。
这也就象征着 aiXcoder 7B Base 版能智能「知道」自己推理到了什么位置，而其余模型想要中断的话，须要人为设定中断条件。智能推理则少了这种费事，有助于优化上班效率。
此外，在 aiXcoder 裁减基准测试集（aiXcoder Bench）上，aiXcoder 7B Base 版体现出了相较于其余代码大模型的又一大亮点，即 倾向于经常使用较短代码来成功用户指定的义务 。
详细结果如下表所示，在针对 Java、C++、JavaScript 和 Python 编程言语的代码补全测评时，aiXcoder 7B Base 不只效果最好，到处红框圈出的生成答案长度显著短于其余竞品模型，并且十分凑近甚至有时比规范答案（Ref）还要短。
aiXcoder 团队指出，这一后验发现仍离不开结构化 Span 技术。他们在整个训练环节中特意器重代码结构，而结构化 Span 依照代码结构对代码启动拆分，这更有益于体现代码的语义，最终促进了模型「短」答案的同时效果又占优。
除了在以上单文件高低文代码补全义务中的出色体现，aiXcoder 7B Base 版 在跨多文件补全场景中的体现雷同更胜一筹 ，不只针对多文件的编程效果优化最优，还在下表 CrossCodeEval 测评集上有了一个关键发现。
据 aiXcoder 团队引见，该模型在只经过光标上文搜查到的结果作为 prompt（只看编写的上文），同时其余模型拿 GroundTruth（把蕴含答案的文件给到这些模型）搜查到的结果作为 prompt，在这种条件下，前者的效果依然要强于后者。
如何做到的呢？关于其余模型来说，即使有更多的高低文消息，它们也搞不清楚哪些是最**、最关键的。而 aiXcoder 7B Base 版能从高低文档中拣出对编写代码最有效、最**的高低文细节，所以才有好的效果。
一切这些翻新性训练方法很大水平上选择了 aiXcoder 7B Base 版能够在泛滥代码大模型的比拼中胜出。此外， 1.2T 的高品质训练数据雷同功无法没 ，这一量级不只在同类型模型中最大，还是独有 token 数据。
其中 600G 优先放入的高品质数据对模型效果起了关键作用，其余数据关键来自 GitHub，以及 Stack Overflow、Gitee 等，人造言语局部还包括了一局部 CSDN 数据，并且所有数据启动了过滤处置。
Talk is cheap, Show me the code
显然，aiXcoder 7B Base 版在测评数据上赢了其余代码大模型，但终究能不能高效地协助开发者成功编码义务？还是要看实战效果。
先看 生成才干 ，关于前端开发，aiXcoder 7B Base 版可以经过注释极速地生成对应网页：
还可以处置高难度算法题，比如经典的分糖果疑问，经过贪心的战略，以左右两次遍历的模式失掉起码糖果数。
再来看 aiXcoder 7B Base 版更随心所欲的代码补全场景，比如长高低文补全。这里用多个工具函数拼成 1500 多行的代码，要求模型在文件末端启动注释补全，模型识别到了文件顶部的相关函数，并成功地联合函数消息补全了相关方法：
还有以下跨文件补全义务，在树结构上运口头态布局来成功编辑距离搜查。模型补全的代码识别到了编辑距离的计算与另一个文件中滚动数组外部取最小值的计算之间的相关，并给出了正确的预测结果：
当然还可以智能化婚配输入长度。当用户调整自己的采用内容时，模型能够依据的采用状况智能调整补全长度：
一句话，有了 aiXcoder 7B Base 版代码大模型，无论是代码生成还是补全，程序员多了一个效率优化利器，节俭期间，事倍功半。
拼效果，更拼运行
用**竞争力成为企业首选
咱们曾经看到，aiXcoder 7B Base 版在代码补全这样的实在开发场景中充沛展现了自身的硬实力。不过，关于企业客户来说，代码大模型只是效果好并不能齐全感动他们。只要全方位满足自身需求，企业客户才会毫不犹疑公开手。
aiXcoder 7B Base 版正是奔着企业须要、处置他们的共性化需求来的。 打造最适宜企业运行的代码大模型 ，成为了 aiXcoder 7B Base 版的首要指标和有别于其余模型的又一**长处。
当然，想要成为企业运行的最佳选用并不容易，必定围绕着企业业务场景、需求、所能承当的老本等实践状况做深文章。aiXcoder 模型不只这样做了，而且做到了极致。
简而言之，为了成功企业级共性化的运行落地，aiXcoder 模型在私有化部署、共性化训练和定制化开发三个方面齐发力，打造出了相较于其余代码大模型的**长处。
首先来看 私有化部署 。关于企业而言，代码大模型在本地主机的私有化部署和运转，首要思考的是自身算力能否可以撑持。在这点上，aiXcoder 模型对企业 GPU 资源要求少，运行老本投入低，让部署模型门槛大大降落。
此外，不同企业领有的软配件各异，既会有国产芯片，也会有国外如英伟达显卡。基于此，aiXcoder 模型启动针对性配件适配以及进一步模型训练和推理优化，比如在消息处置层面采用高速缓存技术，充沛满足多样化部署要求。
其次也是 aiXcoder 模型着重强调的 共性化训练 。咱们知道，企业的实践状况不能一律而论，而 aiXcoder 模型做到了见招拆招，提供了「一揽子」的共性化模型训练处置打算。
一方面构建企业专属数据集和测评集，其中数据集构建基于企业代码特色和员工编码习气，专门对代码及相关文档启动数据预处置；测评集构建则以实在开发场景为原则，模拟并评价模型在实践运行中的预期效果。
另一方面，将企业代码这一内因与企业算力资源这一外因相联合，充沛思考到不同企业计算资源、代码量的多寡，为他们提供灵敏的共性化训练及优化打算，最大化优化专属代码大模型的前期训练效果和后续运行效果。
第三是 定制化开发 。aiXcoder 模型瞄准不同行业和企业的实践状况，联合企业共性化需求来为他们提供灵敏的定制化服务。仰仗丰盛和成熟的定制开发阅历，让基于企业代码和计算资源打造的模型高度符合实践需求，让业务效率的优化看得见摸得着。目前，客户曾经普及银行、证券、保险、军工、经营商、动力、交通等多个行业。
可以看到，相较于其余代码大模型， aiXcoder 能同时为企业提供共性化训练的产品和服务，这在业内是惟逐一个 。
面前团队
十年深耕、厚积薄发
此次 aiXcoder 7B Base 版代码大模型展现进去的编码才干，让咱们愈加猎奇模型面前的团队。
据了解，aiXcoder 团队从 2013 年开局了基于深度学习的代码剖析钻研，是世界最早将深度学习技术运行于代码生成与代码了解畛域的团队。
十年来，团队在 NeurIPS、ACL、IJCAI、ICSE、FSE、ASE 等顶会上宣布相关论文 100 余篇，多篇论文被国际学者以为是「独创成绩」并被宽泛援用，屡次获 ACM 出色论文奖。
2017 年，aiXcoder 有了雏形，并在 2018 年正式颁布 aiXcoder 1.0，提供代码智能补全与搜查配置。
2021 年 4 月，团队推出齐全自主常识产权的十亿级参数代码大模型 aiXcoder L 版，允许代码补全和人造言语介绍。这也是国际⾸个基于「⼤模型」的智能编程商⽤产品。
然后，团队继续攻坚，2022 年 6 月再次推出了国际首个允许方法级代码生成的模型 aiXcoder XL 版，雷同具有齐全自主常识产权。
2023 年 8 月，聚焦企业适配的 aiXcoder Europa 上线，可以依据企业的数据安保和算力要求，为他们提供私有化部署和共性化训练服务，有效降落代码大模型的运行门槛，优化开发效率。
到了此次，aiXcoder 团队开源 aiXcoder 7B Base 版，将曾经住考验的全新代码大模型带给大家。一方面，该模型以 7B 参数规模在代码补全等实在开发场景中体现出的越级才干及其在企业适配方面的多项**竞争力，有助于推进代码大模型行业的全体提高。另一方面，该模型将对更宽泛的软件开发智能化发生深远的影响，在减速这一进程的同时为各行各业继续优化业务效率、改革消费模式保驾护航。
不只如此，相较于雷同具有代码才干的通用模型，aiXcoder 7B Base 版让咱们看到了公用代码大模型更低训练和推理老本、企业部署老本以及在企业名目级代码上更好、更稳固效果的全方位长处。
目前，aiXcoder 已服务少量银行、证券、保险、军工、高科技、经营商、动力、交通等行业头部客户，深耕服务金融行业，其中与某行业出名券商的「代码大模型在证券行业的运行通常」名目荣获 2023AIIA 人工智能十大后劲运行案例、中国信通院 AI4SE 银弹低劣案例等殊荣。
同时，aiXcoder 也因其极具前瞻性的探求方向、踏虚浮实的落地通常，始终遭到资本市场的追捧，高瓴、清流、彬复等极具行业引领性的基金纷繁加注 aiXcoder 团队，使其得以迅速生长！
显然，在未来 AIGC 的这场竞赛中，aiXcoder 团队曾经做好了预备。
aiXcoder 开源链接：
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