CoDA：革新代码生成的扩散适配语言模型-优快云博客

CoDA：革新代码生成的扩散适配语言模型

【免费下载链接】CoDA-v0-Instruct 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Salesforce/CoDA-v0-Instruct

[![CoDA模型标志图](https://raw.githubusercontent.com/weirayao/CoDA/main/CoDA-logo.png)](https://link.gitcode.com/i/7b96351bfdfdd1dc52a52d243cfd7e25)

如上图所示，这是CoDA模型的官方标志图。标志设计简洁而富有科技感，直观展现了该模型在代码生成领域的专业性与创新性，帮助读者快速建立对CoDA品牌的视觉认知。

体验CoDA · 学术论文 · 模型集合 · 代码仓库

欢迎了解CoDA——Salesforce AI Research推出的基于扩散机制的语言模型，专为强大的代码生成和双向上下文理解而设计。该模型在论文《CoDA: Coding LM via Diffusion Adaptation》中正式发布，开创了代码生成领域的全新范式。

我们发布的CoDA是一款轻量级且功能强大的模型，包含两个主要版本：

CoDA-1.7B-Instruct — 针对代码生成任务优化，采用双向扩散建模（17亿参数）
CoDA-1.7B-Base — 扩散基础模型，具备双向扩散架构，非常适合进一步的微调与强化学习训练

CoDA利用离散扩散过程来理解过去和未来的标记，使其在代码补全和生成任务中表现出色，尤其是在需要双向上下文流动的场景中展现出独特优势。

[!NOTE] 本模型卡片专门介绍CoDA-1.7B-Instruct模型。如需其他变体，请查看我们的模型集合。

⭐ 核心优势

双向上下文理解：借助离散扩散过程，能够同时理解过去和未来的标记，实现更优质的代码补全效果。
置信度引导采样：通过智能采样策略平衡质量与速度，保持具有竞争力的推理延迟。
轻量级架构：仅需17亿参数即可实现强大性能，让计算资源有限的研究人员也能轻松使用。
完整训练流程：从预训练到微调的全流程可复现训练管道，支持针对特定领域的定制化开发。
代码优化设计：专为代码生成任务设计和训练，在HumanEval、MBPP等 coding 基准测试中表现优异。

📊 模型详情

模型规模：17亿参数
架构类型：基于扩散机制的语言模型
训练方式：基于TPU的预训练与GPU微调相结合
主要用途：代码生成与补全任务

✨ 核心特性

双向上下文：扩散建模技术实现对过去和未来标记的同时理解
置信度引导采样：通过智能采样维持具有竞争力的推理延迟
轻量级设计：以更少的参数实现强大性能，资源占用更合理
开放训练管道：从预训练到微调的全流程可复现训练，透明度高

📈 性能表现

CoDA-1.7B-Instruct在标准代码生成基准测试中展现出卓越性能：

模型	HumanEval	HumanEval+	MBPP	MBPP+	EvalPlus
CoDA-Base	29.3	23.8	35.2	46.0	34.9
CoDA-Instruct	54.3	47.6	47.2	63.2	55.4
Dream-Base	56.7	50.0	68.7	57.4	53.7
Dream-7B-Instruct	57.9	53.7	68.3	56.1	54.9
LLaDA-8B-Instruct	35.4	31.7	31.5	28.6	30.2

🎯 关键发现：CoDA-1.7B-Instruct在性能上匹配或超越了高达70亿参数的扩散模型，同时保持了显著更低的计算需求。与更大规模的扩散模型相比，CoDA在推理速度和准确性之间实现了更优的平衡，为实际应用提供了更高的效率。

🎓 训练方法

CoDA采用三阶段训练流程，确保模型性能的全面优化：

三阶段训练包括：(1) 双向掩码预训练，(2) 指令格式后训练，(3) 渐进式去噪推理。

这种分阶段的训练方法使模型能够逐步构建知识体系，从基础语言理解到特定任务优化，最终实现高效的代码生成能力。每个阶段都有明确的训练目标和优化策略，共同构成了CoDA的完整学习路径。

🛠️ 使用指南

🚀 快速开始

以下是使用CoDA进行代码生成的简单示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "Salesforce/CoDA-v0-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 生成代码
prompt = "编写一个Python函数来计算斐波那契数列"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_tokens=256,
    diffusion_steps=128,
    temperature=0.0
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

这段代码展示了如何使用Hugging Face的Transformers库加载CoDA模型，并通过简单的提示词生成代码。即便是没有深厚机器学习背景的开发者，也能快速上手使用这一强大工具。

🚀 部署方案

针对生产环境部署，我们提供了与OpenAI兼容的API服务：

# 克隆仓库
git clone https://link.gitcode.com/i/2c49d700924b8106e64b74b33e72f5e4
cd CoDA-v0-Instruct

# 设置环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r serving/requirements.txt

# 导出Hugging Face令牌
export HF_TOKEN="hf_..."

# 启动服务器
bash serving/fast-api/start_server.sh

服务器将在http://localhost:8000上监听请求，方便开发人员将CoDA集成到各种应用系统中，实现无缝的代码生成功能。这种部署方式兼顾了灵活性和安全性，适合企业级应用场景。

💬 交互式命令行

通过命令行界面与CoDA进行交互，体验实时代码生成：

python serving/fast-api/chat_cli.py \
  --base-url http://localhost:8000 \
  --model Salesforce/CoDA-v0-Instruct \
  --stream \
  --show-meta

这种交互式方式特别适合快速测试不同的提示词和参数设置，帮助用户熟悉模型特性，优化代码生成效果。开发人员可以通过即时反馈调整输入，提高工作效率。

⚙️ 生成超参数

通过环境变量自定义生成行为，满足不同场景需求：

export MAX_TOKENS=512          # 最大生成令牌数
export TEMPERATURE=0.7         # 采样温度
export TOP_P=0.9              # 核采样阈值
export STEPS=128              # 扩散步数
export ALG="entropy"          # 采样算法
export ALG_TEMP=0.1           # 算法温度
export BLOCK_LENGTH=32        # 处理块大小

推荐配置：

快速推理：STEPS=64，TEMPERATURE=0.0（适合对速度要求高的场景）
平衡质量：STEPS=128，TEMPERATURE=0.7，TOP_P=0.9（大多数场景的默认选择）
高质量生成：STEPS=256，TEMPERATURE=0.5，TOP_P=0.95（对代码质量要求极高的场景）

合理调整这些参数可以在速度和质量之间取得最佳平衡，满足不同应用场景的需求。建议用户根据具体任务特点进行参数优化，以获得最佳结果。

🔧 从零开始训练

完整的训练流程可在我们的仓库中找到：

# 克隆仓库
git clone https://link.gitcode.com/i/2c49d700924b8106e64b74b33e72f5e4
cd CoDA-v0-Instruct

🧠 TPU上的预训练

# 配置TPU环境
cd pre-train
cp env.example .env  # 添加TPU元数据
bash setup_tpu.sh

# 启动预训练
bash recipes/midtrain_v4_512.sh

🎯 监督微调

# 设置微调环境
cd post-train/LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt

# 配置数据集并运行微调
bash ../../run_sft.sh

📊 模型评估

cd evaluation/lm_eval
bash eval_mbpp_humaneval.sh

完整的训练管道为研究人员提供了高度的灵活性，可以根据特定需求调整模型训练过程。从数据准备到模型评估，每个环节都有详细的脚本支持，确保实验的可重复性和结果的可靠性。这一开放性设计促进了学术界和工业界对代码生成模型的进一步研究与创新。

📚 引用方式

如果您在研究中使用了CoDA，请按以下格式引用：

@misc{coda2025,
  title={CoDA: Coding LM via Diffusion Adaptation},
  author={Chen, Haolin and Wang, Shiyu and Qin, Can and Pang, Bo and Liu, Zuxin and Qiu, Jielin and Zhang, Jianguo and Zhou, Yingbo and Chen, Zeyuan and Xu, Ran and Heinecke, Shelby and Savarese, Silvio and Xiong, Caiming and Wang, Huan and Yao, Weiran},
  year={2025},
  publisher={Salesforce AI Research}
}

🔗 相关资源

📄 论文：huggingface.co/papers/2510.03270
💻 代码仓库：gitcode.com/hf_mirrors/Salesforce/CoDA-v0-Instruct
🤗 模型中心：Salesforce CoDA collection

🙏 致谢

感谢Lingpeng Kong提供的富有洞察力的讨论，以及Jialei Chen在TPU基础设施方面提供的技术支持。他们的贡献对CoDA项目的成功起到了重要作用。

🏢 由Salesforce AI Research开发

CoDA模型的推出代表了代码生成领域的重要突破，其创新的双向扩散机制为解决复杂代码生成问题提供了新思路。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，CoDA将在软件开发、自动化编程等领域发挥越来越重要的作用，为开发者带来更高的工作效率和更优质的代码质量。未来，随着模型的不断优化和迭代，我们期待看到CoDA在更多专业领域的应用，推动整个软件行业的智能化转型。

【免费下载链接】CoDA-v0-Instruct 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Salesforce/CoDA-v0-Instruct

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考