一、引言

在当今数字化时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。大型语言模型（LLM）作为人工智能领域的重要成果，已经在多个领域展现出巨大的潜力。其中，代码生成模型作为大型语言模型的一个重要分支，正逐渐成为开发者们提高工作效率的得力助手。

字节跳动开源的Seed-Coder模型家族，就是这样一个旨在提升代码生成能力的大型语言模型家族。它以其卓越的性能和创新的数据处理方式，为开源社区带来了新的活力。

二、Seed-Coder模型家族简介

（一）模型构成

Seed-Coder模型家族包含三个主要模型：基础模型（Base）、指令模型（Instruct）和推理模型（Reasoning），每个模型的参数规模均为80亿（8B）。这些模型的推出，标志着字节跳动在代码生成领域迈出了重要一步。

  • 基础模型（Base）：这是Seed-Coder家族的基石，主要通过大规模的代码数据训练，学习代码的结构、逻辑和模式。
  • 指令模型（Instruct）：在基础模型的基础上，经过进一步的指令微调，使其能够更好地理解和遵循用户的指令，生成符合预期的代码。
  • 推理模型（Reasoning）：专注于提升模型的推理能力，通过强化学习（RL）技术，使其能够在复杂的代码任务中进行多步推理。

（二）模型驱动的数据筛选

Seed-Coder的核心亮点之一在于其模型驱动的数据筛选方式。传统的代码模型往往依赖人工制定的规则来筛选训练数据，这种方式不仅耗时费力，而且容易受到主观偏见的影响，难以适应不同编程语言的特性。

Seed-Coder则主要依靠大型语言模型本身来筛选代码数据。通过利用模型对代码进行评分和过滤，Seed-Coder能够更精准地捕捉代码质量的细微差异，从而构建出高质量的训练数据集。这种方式不仅减少了人工干预，还提高了数据筛选的效率和准确性。

（三）数据来源与处理

Seed-Coder的训练数据主要来源于GitHub代码数据、代码提交数据以及与代码相关的网页数据。字节跳动的团队采用了去重、语法检查、模型评分等一系列预处理步骤，确保了数据的质量和多样性。

例如，在处理GitHub数据时，他们首先进行了去重处理，以避免重复数据对模型训练的影响。接着，利用语法检查工具排除了存在语法错误的代码文件。最后，通过大型语言模型对代码文件进行质量评分，筛选出高质量的代码文件用于训练。

三、Seed-Coder的性能表现

（一）基础模型性能

Seed-Coder-8B-Base模型在多个代码基准测试中表现优异，展现了其强大的代码生成能力。

  • HumanEval测试：在HumanEval基准测试中，Seed-Coder-8B-Base模型取得了77.4%的高通过率。这一成绩在同类模型中遥遥领先，甚至超越了许多更大规模的模型。
  • MBPP测试：在MBPP测试中，通过率达到68.3%，进一步证明了其在代码生成任务中的卓越性能。

（二）指令模型性能

Seed-Coder-8B-Instruct模型在指令跟随和代码生成任务上表现出色，能够准确理解用户指令并生成高质量的代码解决方案。

  • HumanEval测试：达到了84.8%的通过率。
  • MHPP测试：通过率为36.2%，在同类模型中表现突出。

（三）推理模型性能

Seed-Coder-8B-Reasoning模型专注于提升多步推理能力，通过采用长链推理（LongCoT）技术，在复杂代码推理任务中的表现尤为突出。

  • LiveCodeBench测试：整体通过率达到了53.6%，在中等难度问题上提升了22.8%，在难题上提升了14.0%。

四、快速上手Seed-Coder

（一）模型部署示例

对于开发人员来说，快速部署和使用Seed-Coder模型进行代码生成功能的集成是至关重要的。以下是使用Seed-Coder-8B-Instruct模型的两种部署示例：

1. 使用transformers库

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch  model_id = "ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Instruct"  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True)  messages = [     {"role": "user", "content": "Write a quick sort algorithm."}, ]  input_ids = tokenizer.apply_chat_template(     messages,     tokenize=True,     return_tensors="pt",     add_generation_prompt=True, ).to(model.device)  outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512) response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True) print(response) 

2. 使用vLLM库

from transformers import AutoTokenizer from vllm import LLM, SamplingParams  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Instruct")  sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, top_p=0.8, repetition_penalty=1.05, max_tokens=512)  llm = LLM(model="ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Instruct")  prompt = "#write a quick sort algorithm."  outputs = llm.generate([prompt], sampling_params)  for output in outputs:     prompt = output.prompt     generated_text = output.outputs[0].text     print(f"Prompt: {prompt!r}\n\nGenerated content: {generated_text!r}") 

此外，vLLM还支持多GPU分布式推理，可以通过设置tensor_parallel_size参数来提升服务吞吐量，这对于处理长篇输入的场景（如32K tokens）尤为重要。例如：

llm = LLM(model="ByteDance-Seed/Seed-Coder-8B-Instruct", tensor_parallel_size=8) 

五、Seed-Coder的数据处理与模型训练

（一）数据筛选与预处理

Seed-Coder的训练数据主要来源于GitHub代码数据、代码提交数据以及与代码相关的网页数据。字节跳动的团队采用了去重、语法检查、模型评分等一系列预处理步骤，确保了数据的质量和多样性。

通过这种方式，他们构建了一个包含6万亿个tokens的高质量代码训练语料库，为模型的训练奠定了坚实的基础。

（二）训练策略

Seed-Coder的训练策略分为多个阶段：

  1. 基础模型训练：从代码相关网页数据和数学相关网页数据开始，训练模型对代码的基本理解和生成能力。
  2. 持续训练：逐步加入高质量和长篇上下文的数据集，进一步提升模型的性能和泛化能力。
  3. 学习率调整：训练过程中，学习率从3e−4开始，随着训练的深入逐步降低，最终在持续训练阶段达到了3e−5。

六、未来展望

Seed-Coder的发布标志着字节跳动在开源大型语言模型领域迈出了重要一步。然而，与一些更大规模的模型相比，Seed-Coder在一般自然语言理解和处理更广泛任务方面仍有提升空间。

未来，字节跳动的团队计划继续优化Seed-Coder，进一步提升其在代码任务上的表现，并扩展模型的应用范围。例如，他们计划增加模型的预训练数据量，以提升其在一般知识和数学数据方面的能力。

此外，Seed-Coder目前的预训练数据量相对较少（6万亿tokens），与一些预训练了36万亿tokens的模型相比，存在一定的差距。这也为Seed-Coder的未来发展提供了方向，即在保持代码智能优势的同时，扩展其在其他领域的知识和能力。

七、关于字节跳动Seed团队

字节跳动Seed团队成立于2023年，致力于打造行业领先的AI基础模型。该团队汇聚了一批才华横溢的AI专家，他们不仅在技术上追求卓越，还希望通过开源项目为AI社区做出贡献。

字节跳动Seed团队的愿景是成为世界一流的AI研究团队，为科学和社会的进步做出重要贡献。通过开源Seed-Coder模型家族，他们希望推动代码智能的发展，并为开发者提供更强大的工具。

八、总结

Seed-Coder模型家族的推出，为代码生成领域带来了新的活力。其创新的模型驱动数据筛选方式、卓越的性能表现以及开源的开放态度，使其成为开发者们值得关注和探索的重要工具。

无论是对于希望提高代码生成效率的开发者，还是对于关注人工智能技术发展的研究者，Seed-Coder都提供了一个极具价值的平台。未来，随着字节跳动Seed团队的不断努力，我们有理由相信Seed-Coder将在代码智能领域取得更多的突破和进展。