北大開源最強(qiáng)aiXcoder-7B代碼大模型！聚焦真實開發(fā)場景，專為企業(yè)私有部署設(shè)計

豐色 衡宇 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

從科技圈最新動態(tài)來看，最近AI代碼生成概念實火。

可是，小伙伴們有沒有感覺，AI刷程序題比較亮眼，到了企業(yè)真實開發(fā)場景中，總感覺欠點(diǎn)火候？

恰在此時，一位低調(diào)的資深大玩家aiXcoder出手了，放出大招：

它就是全新開源的代碼大模型——aiXcoder-7B Base版，一個專門適合在企業(yè)軟件開發(fā)場景中部署的代碼大模型。

等等，一個“僅”70億參數(shù)的代碼大模型，能展現(xiàn)出什么樣的AI編程水平？

先看看在HumanEval、MBPP和MultiPL-E三大主流評測集上的表現(xiàn)，它平均得分居然超過340億參數(shù)的Codellama。

要知道，后者來自Meta、基于Llama2，可是開源界最先進(jìn)的AI編程大模型之作。

沒完，這個模型不僅打敗了一眾開源大模型、成為百億級代碼大模型中最強(qiáng)，還有特別的優(yōu)勢：

一改傳統(tǒng)的“刷題式”代碼生成，它專門針對企業(yè)級軟件項目，在真實開發(fā)場景下效果最好——代碼生成補(bǔ)全能力、和跨文件能力經(jīng)過測試，都是“杠杠滴”（No.1）。

言外之意，aiXcoder-7B不玩“虛”的，可以hold得住企業(yè)真實業(yè)務(wù)場景。

例如在貼近真實開發(fā)場景的評測集CrossCodeEval上，aiXcoder-7B一舉拿下了同級別模型的最好效果：

百億級參數(shù)最強(qiáng)代碼大模型

先來看大模型。

此次發(fā)布并開源的是aiXcoder-7B Base版（相應(yīng)Instruct版后續(xù)也將發(fā)布），它讓人最感到驚喜的就是：

除了代碼生成能力SOTA——不僅拿下主流測評集中的各種算法題，更重要的，在與企業(yè)真實開發(fā)場景一致的多文件復(fù)雜代碼場景中，aiXcoder-7B在同量級參數(shù)模型中表現(xiàn)更加亮眼！

要知道，AI編程工具當(dāng)前最實用的能力就是生成和補(bǔ)全，包括直接生成完整的方法塊、條件判斷塊、循環(huán)處理塊、異常捕捉塊等多種情況。

而在真實開發(fā)場景中，我們特別需要它對整個開發(fā)項目中的各種關(guān)聯(lián)文件進(jìn)行理解，然后再生成。

測試顯示，aiXcoder-7B Base版結(jié)合單文件上下文的代碼補(bǔ)全能力超越StarCoder2、CodeLlama等一眾模型，在Python、JS和Java語言上綜合得分最高。

這是在SantaCoder測評集上的結(jié)果。還不過癮，aiXcoder團(tuán)隊還提出了一個更大的測評代碼生成補(bǔ)全數(shù)據(jù)集（16000多條來自真實開發(fā)場景的數(shù)據(jù)），做了進(jìn)一步測評，效果更明顯。

今天，該測評集也與模型一同開源，歡迎大家前來挑戰(zhàn)～

值得一提的是，團(tuán)隊還特別向我們開了一個“彩蛋”，那就是aiXcoder-7B Base版在補(bǔ)全時更傾向于用較短的代碼來完成任務(wù)，有一種天生的“簡潔美”。

其好處不言而喻：程序員更容易理解、Bug也更好檢查。

易私有化部署、個性化定制

這么好的代碼大模型，為什么要開源呢？

aiXcoder團(tuán)隊表示，幫助更多的開發(fā)者減輕工作負(fù)擔(dān)，是他們的愿望！

這次，之所以開源7B的項目級代碼大模型，主打就是“方便企業(yè)開發(fā)者使用”。

可以用三個“易”來總結(jié)它的特點(diǎn)：

首先， 易部署。

代碼數(shù)據(jù)，都是企業(yè)私有的核心知識產(chǎn)權(quán)。因此，私有化部署和學(xué)習(xí)是不可避免的，而且，通常企業(yè)的部署資源是又是有限的。

aiXcoder-7B Base版只有7B參數(shù)規(guī)模，十分輕便，易于部署，進(jìn)而還有成本低、性能好的優(yōu)點(diǎn)。

第二點(diǎn)，易定制。

很多企業(yè)都有自己的軟件開發(fā)框架和API的庫，與其關(guān)聯(lián)的業(yè)務(wù)邏輯、代碼架構(gòu)規(guī)范都因地制宜，十分個性化。同時，這些內(nèi)容又都有私密性。

必須得讓大模型學(xué)會這些企業(yè)代碼資產(chǎn)，通過進(jìn)行有效個性化訓(xùn)練，才能真正為企業(yè)所用。

aiXcoder-7B Base版就具有這樣易定制的特性。

再者，易組合。

aiXcoder團(tuán)隊透露 ，未來提供企業(yè)服務(wù)時，可以讓多個7B模型形成MoE架構(gòu)，組合成為一套解決方案來完成企業(yè)定制化服務(wù)。

不同的企業(yè)，都可以得到符合自身個性化需求的MoE版代碼大模型解決方案。

據(jù)了解，aiXcoder-7B Base版走開源路線，后續(xù)將聚焦B端市場，推出企業(yè)版本。

通過這種方式，aiXcoder通過持續(xù)為企業(yè)級用戶提供精準(zhǔn)、高效、連續(xù)的軟件開發(fā)服務(wù)，幫助他們不斷提高項目的開發(fā)效率和代碼質(zhì)量。

例如，正在進(jìn)行數(shù)智化轉(zhuǎn)型的某行業(yè)頭部券商就采用了aiXcoder的大模型解決方案，在本地環(huán)境私有化部署代碼大模型，且采用了模型的靈活調(diào)整方式，使智能開發(fā)系統(tǒng)與使用團(tuán)隊規(guī)模保持同步。

這種部署方式既確保了既有算力可支持，避免了因硬件門檻過高而帶來的挑戰(zhàn)；又能滿足企業(yè)日常的編碼需求。

現(xiàn)有落地數(shù)據(jù)反饋顯示，結(jié)合該企業(yè)自身領(lǐng)域知識進(jìn)行個性化訓(xùn)練后，在業(yè)務(wù)邏輯代碼上，代碼生成占比，較之前提升2倍。

看完了成績，模型實際效果究竟怎么樣？接下來就來幾個demo給大家感受一下。

首先，aiXcoder-7B Base版能理解更多、更復(fù)雜的代碼上下文信息，進(jìn)行代碼生成和補(bǔ)全：模型預(yù)訓(xùn)練支持的上下文長度為32k，推理階段擴(kuò)展則可達(dá)256k。

如下圖所示，當(dāng)我們用多個工具函數(shù)拼成了1500多行的代碼，在文件末端注釋要模型接入時，它可以準(zhǔn)確識別到文件頂部的相關(guān)函數(shù)，結(jié)合該函數(shù)信息補(bǔ)全相關(guān)方法。

其次，在企業(yè)開發(fā)場景中，更重要的是跨文件分析的能力，它可以從多個代碼文件中自動識別并提取所需。

如下圖所示，我們需要在樹結(jié)構(gòu)上應(yīng)用動態(tài)規(guī)劃來實現(xiàn)編輯距離搜索，讓模型補(bǔ)全樹結(jié)構(gòu)上目錄節(jié)點(diǎn)的動態(tài)規(guī)劃狀態(tài)類。

模型準(zhǔn)確識別到了編輯距離的計算與另一個文件中滾動數(shù)組內(nèi)部取最小值的計算之間的關(guān)系，從而結(jié)合非當(dāng)前的兩個文件給出了正確的預(yù)測結(jié)果。

以上都還沒完，aiXcoder-7B Base版的補(bǔ)全還是相當(dāng)智能化的。

例如當(dāng)用戶的采納情況發(fā)生調(diào)整時，它會根據(jù)當(dāng)下的采納情況自動調(diào)整補(bǔ)全長度。

同時，作為一個補(bǔ)全代碼專家，它還能根據(jù)用戶輸入的流暢性（即停頓時間）來判斷用戶當(dāng)前是否需要補(bǔ)全，并不隨意觸發(fā)功能打斷咱的工作狀態(tài)。

不得不說：真香啊。

而廣大程序員們真正需要的，正是aiXcoder這樣不僅懂通用代碼，還能懂“我們企業(yè)”代碼的AI編程工具。

那么，如此接地氣的模型，究竟是如何煉成的？

團(tuán)隊介紹，該模型屬于全自研，首先是訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

一共包括1.2T?Unique?Tokens，在7B參數(shù)級模型中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)量算是非常大的了。

不光“量勝”，團(tuán)隊也在這些數(shù)據(jù)上取得了“質(zhì)勝”：他們耗費(fèi)大量時間針對數(shù)十種主流語言做了語法分析過濾，以及靜態(tài)分析排除掉了163種Bug和197種缺陷。

其次是針對性的訓(xùn)練方法，團(tuán)隊專門針對真實環(huán)境中的項目級代碼進(jìn)行了代碼結(jié)構(gòu)化語義訓(xùn)練，充分保證模型效果。

最后就是在訓(xùn)練過程中一開始就充分考慮了多文件的處理問題，通過結(jié)合聚類、代碼Calling Graph等方式構(gòu)建了多文件之間的相互注意力關(guān)系。

最終，更適用于真實開發(fā)場景的aiXcoder-7B Base版得以誕生。

aiXcoder背后的團(tuán)隊

再扒扒這個模型背后的玩家，我們發(fā)現(xiàn)來歷也不簡單：

首先，aiXcoder團(tuán)隊由北京大學(xué)軟件工程研究所孵化，從2013年起開始搞代碼生成，國際上最早的基于深度學(xué)習(xí)的代碼生成論文就出自于他們；

其次，十年來，團(tuán)隊在NeurIPS、ACL、IJCAI、ICSE、FSE、ASE等頂會上發(fā)表相關(guān)論文100余篇，多篇論文被國際學(xué)者認(rèn)為是“首創(chuàng)成果”并被廣泛引用，多次獲ACM杰出論文獎。

可謂要實力有實力，要成績也有成績。

2017年，aiXcoder最開始的雛形——aiXcoder1.0發(fā)布，提供代碼自動補(bǔ)全與搜索功能。

2021年4月，團(tuán)隊推出完全自主知識產(chǎn)權(quán)的十億級參數(shù)代碼大模型aiXcoder L版，支持代碼補(bǔ)全和自然語言推薦。這也是國內(nèi)?個基于“?模型”的智能編程商?產(chǎn)品。

而后，團(tuán)隊持續(xù)攻堅，2022年6月再次推出了國內(nèi)首個支持方法級代碼生成的百億級參數(shù)量模型aiXcoder XL版，同樣具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)。

2023年7月，aiXcoder團(tuán)隊推出聚焦企業(yè)適配的aiXcoder Europa，具有代碼自動補(bǔ)全、代碼自動生成、代碼缺陷檢測與修復(fù)、單元測試自動生成等功能。

據(jù)了解，aiXcoder Europa可根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)安全和算力要求，為企業(yè)提供私有化部署和個性化訓(xùn)練服務(wù)，有效降低代碼大模型的應(yīng)用成本，提升研發(fā)效率。

直到今日，aiXcoder-7B Base版誕生。

在科技的璀璨星河中，每一次技術(shù)的突破都如同新星的誕生，照亮了未來的無限可能。

隨著代碼大模型的能力日益增強(qiáng)，它們在解決復(fù)雜編程問題上的卓越表現(xiàn)，不僅在提高軟件開發(fā)的效率和質(zhì)量上發(fā)揮著重要作用，在推動編程自動化的浪潮中扮演著關(guān)鍵角色，更激發(fā)了程序員們的創(chuàng)新潛能，讓他們能夠?qū)⒏嗟木ν度氲教剿骱蛣?chuàng)造中。

換句話說，aiXcoder-7B這款前沿的代碼大模型，不僅加速了軟件開發(fā)自動化的進(jìn)程，更在重塑技術(shù)行業(yè)的生態(tài)，引領(lǐng)著未來發(fā)展的趨勢：

加快實現(xiàn)軟件開發(fā)自動化。

這既是行業(yè)大勢所趨，更是發(fā)展的必然選擇。

榮幸的是，我們正站在這個轉(zhuǎn)折點(diǎn)面前，見證著這一趨勢的興起和實現(xiàn)。

aiXcoder開源鏈接：
https://github.com/aixcoder-plugin/aiXcoder-7B
https://gitee.com/aixcoder-model/aixcoder-7b
https://www.gitlink.org.cn/aixcoder/aixcoder-7b-model