主要观点总结
字节Seed发布了开源代码模型Seed-Coder,其参数量为8.2B,有三个版本:Base、Instruct和Reasoning。模型使用多种策略管理训练数据,包括文件级代码、仓库级代码、Commit数据以及代码相关网络数据。Seed-Coder的预处理和质量过滤策略提高了数据质量,从而提高了模型性能。模型还具有持续预训练的能力,能够使用四个类别的数据进行预训练。此外,字节Seed还开源了其他模型和工具,如视频生成模型和电脑操作智能体UI-TARS等。字节内部团队也在不断调整,重视开源开放、原始性创新和AI普惠等方向。
关键观点总结
关键观点1: Seed-Coder模型的关键特点
模型规模达到8.2B参数;采用分组查询注意力(GQA)机制;通过模型管理训练数据,采用文件级代码、仓库级代码、Commit数据以及代码相关网络数据的策略;具有持续预训练能力,能够提高模型性能;开发了两个特殊变体——指令模型和推理模型。
关键观点2: Seed团队的数据处理策略
采用双层去重策略创建代码语料库;使用语法解析器检查剩余文件,丢弃包含语法错误的文件;使用评分模型过滤低质量代码文件。
关键观点3: 字节Seed的其他开源项目和策略
发布了视频生成模型和深度思考模型;与清华联手推出电脑操作智能体UI-TARS;推出Multi-SWE-bench用于问题解决的多语言基准;调整内部团队结构,重视开源开放、原始性创新和AI普惠等方向。
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