OpenCoder是墨爾本大學、復旦大學等高校研究人員聯合無限光年推出的開源代碼大型語言模型（LLM），能提升開源代碼LLM的性能至專有模型水平，推動代碼AI研究的透明化和可重復性。OpenCoder提供模型權重和推理代碼，包括可復現的訓練數據、完整的數據處理流程、嚴格的實驗消融結果和詳細的訓練協議，助力研究社區構建和創新。
OpenCoder的主要功能代碼生成：OpenCoder能自動生成代碼，輔助開發者快速實現功能需求。代碼審查：模型輔助進行代碼審查，提高代碼質量和維護性。錯誤調試：輔助定位代碼中的錯誤，加速調試過程。代碼補全：提供代碼自動補全功能，減少開發者的重復工作。多語言支持：支持多種編程語言，增強模型的通用性和適用性。OpenCoder的技術原理數據預處理：原始代碼收集：從GitHub等來源收集原始代碼數據。代碼相關Web數據：從Web數據庫中收集代碼相關的Web數據。數據清洗：去除無信息數據（如純十六進制代碼和過短代碼片段）。去重：基于精確和模糊去重方法，減少數據重復。數據過濾：基于啟發式規則過濾低質量代碼。模型架構：Transformer架構：用標準的Transformer架構，支持多頭注意力機制。旋轉位置編碼（RoPE）：用旋轉位置編碼處理長距離依賴關系。訓練策略：預訓練：在大規模數據上進行預訓練，用WSD（Warmup, Steady, Decay）學習率調度方法。退火訓練：在預訓練后進行退火訓練，用高質量數據進一步提升模型性能。指令微調：基于兩階段指令微調，先提升模型的通用能力，再針對代碼任務進行細化。后訓練優化：開源指令語料收集：從多個數據庫中收集開源指令語料。真實用戶查詢抽取：從真實對話數據中抽取用戶查詢，進行數據清洗。性能評估：在多個編碼基準測試中評估模型性能，包括代碼生成、代碼補全和代碼理解任務。OpenCoder的項目地址項目官網：opencoder-llm.github.ioGitHub倉庫：https://github.com/OpenCoder-llm/OpenCoder-llmHuggingFace模型庫：https://huggingface.co/collections/infly/opencoder-672cec44bbb86c39910fb55earXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.04905OpenCoder的應用場景自動化代碼生成：根據自然語言描述或部分代碼自動生成完整的代碼段，提高開發效率。代碼輔助編寫：在開發過程中提供代碼補全和建議，幫助開發者快速編寫和修改代碼。代碼審查和質量保證：輔助進行代碼審查，識別潛在的錯誤和不良實踐，提高代碼質量。錯誤調試和問題診斷：幫助開發者定位代碼中的錯誤，提供可能的修復建議，加速調試過程。編程教育和學習：作為教學工具，幫助學生和自學者理解編程概念，通過實例學習編程。 
