Qwen2.5-Coder Technical Report

本文是LLM系列文章,针对《Qwen2.5-Coder Technical Report》的翻译。

摘要

在本报告中,我们介绍了 Qwen2.5-Coder 系列,这是其前身 CodeQwen1.5 的重大升级。该系列包括六款模型:Qwen2.5-Coder-(0.5B/1.5B/3B/7B/14B/32B)。作为特定于代码的模型,Qwen2.5-Coder 基于 Qwen2.5 架构构建,并在超过 5.5 万亿个token的庞大语料库上继续进行预训练。通过细致的数据清理、可扩展的合成数据生成和平衡的数据混合,Qwen2.5-Coder 展示了令人印象深刻的代码生成能力,同时保留了一般和数学技能。这些模型已经在各种与代码相关的任务上进行了评估,在 10 多个基准测试中实现了最先进的 (SOTA) 性能,包括代码生成、完成、推理和修复,性能始终优于相同模型大小的较大模型。我们相信,Qwen2.5-Coder 系列的发布将推进代码智能的研究,并通过其宽松的许可支持开发人员在实际应用程序中更广泛地采用。
在这里插入图片描述

1 引言

随着大语言模型(LLM)

### Qwen2.5-CoderQwen2.5 的特性差异 #### 特性对比概述 Qwen2.5-Coder 是专门为编码任务优化的大规模预训练模型,而 Qwen2.5 则是一个更广泛用途的语言模型。两者的主要区别在于应用场景和技术实现上的不同。 #### 应用场景 - **Qwen2.5-Coder** 主要针对编程和软件开发领域设计,在代码补全、错误检测以及自动化测试等方面表现出色[^2]。 - **Qwen2.5** 更侧重于自然语言处理的一般应用,如对话生成、文本摘要等通用NLP任务。 #### 技术细节 - **查询类型** - 对于 **Qwen2.5-Coder**, 解码器的查询可以分为潜在查询和文本查询两类。前者适用于解决复杂的逻辑推理问题,后者则专注于理解并生成人类可读的程序文档说明[^1]。 - 而对于 **Qwen2.5**, 查询机制更加灵活多样,不仅限于上述两种形式,还包括但不限于图像描述中的视觉特征提取等多模态输入方式。 - **输出模式** - 在 **Qwen2.5-Coder** 中, 输出主要集中在提供精确的语法结构指导和支持高效的编译过程所需的语义嵌入上。 - 相较之下,**Qwen2.5** 可以产生更为丰富的输出种类,比如像素级别的掩膜预测用于目标分割或是其他计算机视觉相关的子任务。 ```python # 示例:使用Qwen2.5-Coder进行代码补全 def example_function(x): return x * # 使用Qwen2.5进行文本摘要 text = "这是一个很长的文章..." summary = model.summarize(text) print(summary) ```
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