論文の概要: OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04905v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 17:47:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:38:10.704141
• Title: OpenCoder: The Open Cookbook for Top-Tier Code Large Language Models
• Title（参考訳）: OpenCoder: 最上位のコード大言語モデルのためのオープンクックブック
• Authors: Siming Huang, Tianhao Cheng, Jason Klein Liu, Jiaran Hao, Liuyihan Song, Yang Xu, J. Yang, J. H. Liu, Chenchen Zhang, Linzheng Chai, Ruifeng Yuan, Zhaoxiang Zhang, Jie Fu, Qian Liu, Ge Zhang, Zili Wang, Yuan Qi, Yinghui Xu, Wei Chu,
• Abstract要約: コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論、タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須になっている。 トップクラスのコードLLMであるOpenCoderは、主要なモデルに匹敵するパフォーマンスを達成するだけでなく、研究コミュニティの'オープンクックブック'として機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.72097493954067
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) for code have become indispensable in various domains, including code generation, reasoning tasks and agent systems.While open-access code LLMs are increasingly approaching the performance levels of proprietary models, high-quality code LLMs suitable for rigorous scientific investigation, particularly those with reproducible data processing pipelines and transparent training protocols, remain limited. The scarcity is due to various challenges, including resource constraints, ethical considerations, and the competitive advantages of keeping models advanced. To address the gap, we introduce OpenCoder, a top-tier code LLM that not only achieves performance comparable to leading models but also serves as an ``open cookbook'' for the research community. Unlike most prior efforts, we release not only model weights and inference code, but also the reproducible training data, complete data processing pipeline, rigorous experimental ablation results, and detailed training protocols for open scientific research. Through this comprehensive release, we identify the key ingredients for building a top-tier code LLM: (1) code optimized heuristic rules for data cleaning and methods for data deduplication, (2) recall of text corpus related to code and (3) high-quality synthetic data in both annealing and supervised fine-tuning stages. By offering this level of openness, we aim to broaden access to all aspects of a top-tier code LLM, with OpenCoder serving as both a powerful model and an open foundation to accelerate research, and enable reproducible advancements in code AI.
• Abstract（参考訳）: コードのための大規模言語モデル(LLM)は、コード生成、推論タスク、エージェントシステムなど、さまざまな領域で必須となっているが、オープンアクセスコード LLM はプロプライエタリモデルのパフォーマンスレベルに近づきつつあるが、厳密な科学的調査に適した高品質コード LLM 、特に再現可能なデータ処理パイプラインや透過的なトレーニングプロトコルを持つものは、依然として限定的である。 この不足は、リソースの制約、倫理的考慮、モデルの進歩を維持するという競争上の優位性など、さまざまな課題によるものだ。 このギャップに対処するため、トップクラスのコードLLMであるOpenCoderを紹介します。 従来の作業とは異なり、モデルウェイトや推論コードだけでなく、再現可能なトレーニングデータ、完全なデータ処理パイプライン、厳密な実験アブレーション結果、オープン科学研究のための詳細なトレーニングプロトコルもリリースしています。 この包括的リリースを通じて,(1)データのクリーニングとデータ重複の方法に最適化されたヒューリスティックなルール,(2)コードに関連するテキストコーパスのリコール,(3)アニーリングおよび教師付き微調整段階の高品質な合成データなど,最上位のコードを構築するための重要な要素を特定する。 このレベルのオープン性を提供することで、私たちは、強力なモデルとオープンファンデーションとして機能し、研究を加速し、コードAIの再現可能な進歩を可能にすることで、トップレベルのコードLLMのすべての側面へのアクセスを拡大することを目指しています。

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