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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


加码 AI 生态,蚂蚁集团开源代码大模型 Ling-Coder-Lite

发布日期:2025-03-29 06:40:48 浏览次数: 1571 来源:蚂蚁技术AntTech
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蚂蚁集团开源Ling-Coder-Lite,AI代码大模型新突破。

核心内容:
1. 代码大模型在编程效率和可能性的重定义
2. MoE架构提升代码大模型性能与效率
3. Ling-Coder-Lite开源,支持多语言和多任务场景

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家



从 LLM 的挑战到 MoE 的突破

随着人工智能技术的飞速发展,代码大语言模型(Code LLM)正在成为开发者工具链中的重要组成部分。从代码补全到错误修复,从多语言支持到复杂任务的自动化处理,代码大模型正在重新定义编程的效率和可能性。

然而,尽管代码大模型的能力不断提升,开发者在实际应用中仍面临性能与效率的平衡、多语言与多任务的支持两大挑战。为了解决这些问题,专家混合模型(Mixture of Experts, MoE) 应运而生。MoE 架构通过动态激活部分参数,显著降低了计算成本,同时提升了模型的灵活性和效率
蚂蚁集团正式开源 Ling-Coder-Lite —— 一款 MoE 架构的代码大语言模型,实现推理效率提升 1.5-2 倍,为 AI-IDE 代码补全等场景提供高效解决方案。希望为开发者提供高效、多功能且易于集成的代码生成和理解工具。
核心亮点

本次发布关键总结如下:

  • 模型和数据集开源:2 个轻量级代码大模型 Ling-Coder-Lite 和 Ling-Coder-Lite-Base 已在 Hugging Face 与 ModelScope 开源 。同时,蚂蚁集团开源用于退火训练的 SyntheticQA、用于后训练 SFT(Supervised Fine-tuning)和 DPO(Direct Preference Optimization)共计约 3000 万条数据(图 1(a)),支持社区进一步研究和开发。

  • 技术细节公开:本次开源同步发布技术报告,公开更多关于高质量训练代码数据集构建方法,以及训练中数据分阶段混合配比策略的细节,助力行业共同推进代码大模型研究。

  • 效率与效果平衡升级:基于 Ling-MoE 架构,Ling-Coder-Lite 总参数量为 16.8B,推理时激活参数仅为 2.75B ,同时兼顾了更高效率和更好效果。

  • 多语言和多任务支持:Ling-Coder-Lite 支持 Python、Java、C++、JavaScript 等数十种常用编程语言,在 MultiPL-E 和 MBXP 等多语言基准测试中表现优秀;除简单的和多语言的代码生成之外,还支持竞赛类和应用类高级代码生成、代码理解和输入输出推理、数据科学和 SQL 类数据分析、代码修复等多个任务场景。

模型效果

在 12 个代码基准测试中,Ling-Coder 的表现和类似尺寸最佳模型(Qwen2.5-Coder-7B)不相上下(12 个中 7 个胜出),领先于 OpenCoder-8B 和 DeepSeek-Coder-V2-lite,具体参见图 1(b); 推理效率比 Qwen2.5-Coder-7B 快 1.5X~2X(图 1(c)),特别适合需要低延迟响应的场景,如 AI-IDE 中的代码补全。实际内部使用中,Ling-Coder-Lite 在相同延迟设定下,比此前基于 dense 架构的类似尺寸模型节省一半部署资源


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图 1: Ling-Coder-Lite 开源数据、模型代码能力及理论推理效率

  1. Ling-Coder-Lite 在退火和后训练过程中使用的部分高质数据(约 30M 样本)已开源; 
  2. 类似参数规模的代码 LLM 在 12 个基准测试中的性能表现; 
  3. 各种模型在性能(平均评估得分)与理论计算量(4096 上下文长度的单次推理所需的 TFLOPs)之间的对比。
未来计划

未来,我们计划在多个维度上继续优化 Ling-Coder-Lite,包括:

  • 继续推进代码大模型性能与效率的界限。
  • 通过引入强化学习和执行反馈,提升模型在处理实际软工任务上的推理能力
  • 继续提高代码数据质量,特别是合成数据的质量

获取方式

Ling-Coder-Lite 模型及相关数据集已开源,技术报告已对外发布。欢迎开发者、研究人员和企业使用并与我们共同探讨,进一步推动代码 LLM 技术的发展,赋能更多创新应用场景。获取报告、模型和数据:

  • Ling-Coder 技术报告:https://arxiv.org/abs/2503.17793
  • Ling 技术报告:https://arxiv.org/abs/2503.05139
  • 模型:https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-Coder-lite
  • SyntheticQA 数据:https://huggingface.co/datasets/inclusionAI/Ling-Coder-SyntheticQA
  • SFT 数据:https://huggingface.co/datasets/inclusionAI/Ling-Coder-SFT
  • DPO 数据:https://huggingface.co/datasets/inclusionAI/Ling-Coder-DPO

Ling-Coder-Lite 是一款高效、多功能的代码大语言模型,致力于为开发者提供强大的代码生成、理解和优化能力。我们期待通过开源社区的力量,进一步推动代码 LLM 技术的发展,赋能更多创新应用场景。

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