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BigCode 正式推出 StarCoder2 —— 一系列新一代的开放源代码大语言模型 (LLMs)。这些模型全部基于一个全新、大规模且高品质的代码数据集 The Stack v2 进行训练。我们不仅公开了所有的模型和数据集,还包括了数据处理和训练代码的详细信息,详情请参阅 相关论文

StarCoder2 是什么?

StarCoder2 是一套面向代码的开放式大语言模型系列,提供 3 种规模的模型,分别包括 30 亿 (3B)、70 亿 (7B) 和 150 亿 (15B) 参数。特别地,StarCoder2-15B 模型经过了超过 4 万亿 token 和 600 多种编程语言的训练,基于 The Stack v2 数据集。所有模型均采用分组查询注意力机制 (Grouped Query Attention),具备 16,384 个 token 的上下文窗口和 4,096 个令牌的滑动窗口注意力,并通过“填充中间” (Fill-in-the-Middle) 技术进行训练。

StarCoder2 包含三种规模的模型: ServiceNow 训练的 30 亿参数模型、Hugging Face 训练的 70 亿参数模型以及 NVIDIA 利用 NVIDIA NeMo 在 NVIDIA 加速基础架构上训练的 150 亿参数模型:

  • StarCoder2-3B 基于 The Stack v2 的 17 种编程语言训练,处理了超过 3 万亿 token。
  • StarCoder2-7B 基于 The Stack v2 的 17 种编程语言训练,处理了超过 3.5 万亿 token。
  • StarCoder2-15B 基于 The Stack v2 的 600 多种编程语言训练,处理了超过 4 万亿 token。

StarCoder2-15B 模型在其级别中表现出色,与 33 亿以上参数的模型在多项评估中不相上下。StarCoder2-3B 的性能达到了 StarCoder1-15B 的水平:

The Stack v2 是什么?

The Stack v2 是迄今为止最大的开放代码数据集,非常适合进行大语言模型的预训练。与 The Stack v1 相比,The Stack v2 拥有更大的数据规模,采用了更先进的语言和许可证检测流程以及更优的过滤机制。此外,训练数据集按照仓库进行了分组,使得模型训练能够获得仓库上下文的支持。

数据集对比The Stack v1The Stack v2
全部数据量6.4TB67.5TB
去重后数据量2.9TB32.1TB
训练数据集大小约 2000 亿 token约 9000 亿 token

该数据集源自软件遗产档案 (Software Heritage archive),这是一个包含了丰富软件源代码及其开发历史的公共档案库。作为一个开放和非盈利的项目,软件遗产由 Inria 与 UNESCO 合作发起,旨在收集、保存并共享所有公开可用的软件源代码。我们对软件遗产提供这一无价资源表示感谢。欲了解更多信息,请访问 软件遗产网站

您可以通过 Hugging Face Hub 访问 The Stack v2 数据集。

关于 BigCode

BigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 联合领导的一个开放科研合作项目,致力于负责任地开发代码用大语言模型。

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模型资源

数据及治理

其他资源


英文原文: https://hf.co/blog/starcoder2

原文作者: Leandro von Werra, Loubna Ben Allal, Anton Lozhkov, Nouamane Tazi

译者: AdinaY


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