在编程领域，将语言模型应用于代码生成和处理的设想逐渐成为现实，代码模型能够理解人类的编程意图，并根据给定的需求自动生成代码，该技术的出现极大地提高了编程效率，减少了人为错误，降低了软件开发成本。

但，传统的开源模型在获取代码预训练数据时，大多采用依赖人工的方式。比如针对不同编程语言手工编写过滤规则，或者耗费大量人力进行数据标注来训练质量过滤器。从可扩展性角度看，通过传统方式手工编写的规则难以适应快速变化的编程语言生态，扩展到多种语言时成本也极高。在准确性方面，传统方式也容易受到人工主观因素的影响，导致数据偏差，而且随着语言种类和数据量的增加，维护成本也会大幅上升。据相关研究表明，采用人工标注数据训练的模型，在某些特定任务上的错误率相比理想状态可能会高出10%-20%。这些传统方式严重阻碍了代码模型的进一步发展和应用。

在这样的背景下，字节跳动的Seed-Coder项目应运而生。Seed-Coder摒弃了传统的过度依赖人工的模式，借助模型对代码数据进行评分和过滤，并构建了一套包含6万亿标记的代码预训练语料库。这些数据被分为文件级代码、仓库级代码、提交数据和代码相关网页数据四类，为后续模型训练提供了丰富素材。

基于这一创新的数据管道，Seed-Coder家族应运而生，Seed-Coder包含基础、指令和推理模型，参数规模为80亿。

Seed-Coder-8B-Base是Seed-Coder系列的基础模型，专为代码生成任务进行预训练，参数量约8.2亿，采用Llama-3结构，拥有36层，隐藏层大小为4096，中间层大小为14336，运用Grouped Query Attention（GQA），查询头为32个，键值头为8个，不使用绑定嵌入。

Seed-Coder-8B-Instruct模型基于基础模型进行指令微调，通过在大规模合成数据上进行监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），增强了对各种指令的理解和执行能力。

Seed-Coder-8B-Reasoning模型借助Long-Chain-of-Thought（LongCoT）强化学习技术，提升了在复杂编码任务中的多步推理能力。

经过在多个权威基准测试中的严格评估，Seed-Coder在代码生成、代码补全、代码编辑、代码推理和软件工程任务等方面均展现出卓越的性能。在代码生成任务上，Seed-Coder-8B-Base模型在HumanEval和MBPP等基准测试中，超越了许多同规模甚至更大规模的开源模型。

在多语言代码生成能力评估中，该模型在8种主流编程语言中的7种上表现优异。

在代码补全任务中，使用CrossCodeEval、RepoEval和Single-line MultiPL-HumanEval FIM等基准进行测试，Seed-Coder-8B-Base在同规模模型中优势明显。

在实际应用场景中，Seed-Coder同样表现出色。在软件工程任务的评估中，面对SWE-bench Verified和Multi-SWE-bench mini等基准测试，Seed-Coder-8B-Instruct模型在解决真实世界GitHub问题和跨多种编程语言解决问题的能力上，超越了其他同规模模型，甚至在某些方面超过了更大规模的模型。

字节跳动表示，发布Seed-Coder旨在为开源社区提供有价值的研究见解。Seed-Coder目前主要专注于编码任务，在通用自然语言理解和处理更广泛任务方面存在一定局限性。未来，未来，字节跳动计划进一步改进模型，提升其在不同规模下的编码能力，为开发者和研究人员带来更多惊喜。

参考资料：https://huggingface.co/posts/merterbak/312981101349702