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代码大模型综述

模型支持与框架

1. 模型列表
   • 自有模型如 CodeFuse - 13B，开源模型包括 Mixtral（MoE）、Deepseek、Qwen、CodeGeeX2、百灵、Llama2、chatglm3、Starcoder、CodeLlama 等。
2. CodeFuse - MFTCoder 框架
   • 多任务微调框架，提升大语言模型多任务能力，尤其擅长增强代码大模型编程能力。
   • 结合多元损失函数均衡多任务数据量、难度和收敛速度差异，提高微调效率和性能。
   • 引入高效训练优化技术，兼容多数知名开源大模型，CodeFuse - Deepseek 模型在 BigCode Leaderboard 上的 MFT 表现排名第一。
3. CodeFuse - MFT - VLM 框架
   • 为多模态大语言模型设计，集成众多视觉编码器（如 CLIP 系列）和语言模型（如 Vicuna 和 LLAMA 系列）。
   • 提供灵活配置，用户可通过 VL - MFTCoder 自由组合不同模型，简化多模态任务开发应用。

开发运维相关工具

1. CodeFuse - ChatBot：开源 AI 智能助手，简化优化软件开发生命周期各环节。
2. DevOps - Eval：为 DevOps 领域大模型设计的综合评估数据集，助开发者追踪进展、分析模型优劣。
3. DevOps - Model：开源中文开发运维大模型系列，解答 DevOps 生命周期问题。
4. CodeFuse - Query：静态代码分析平台，适用于大规模复杂代码库，以数据为中心，具高扩展性。
5. ModelCache：开源大模型语义缓存系统，缓存模型结果，降低响应时间，提升用户体验，助企业机构降成本、提性能。
6. TestAgent：国内首个开源测试行业大模型，含 7B 测试领域大模型及配套框架，融合大模型与质量工程技术，促质量技术升级。

代码评估与评测基准

1. 代码度量评估
   • 大规模、高频次、多维度、多语言评估，覆盖千万行代码量，涉及代码注释率、大小、复杂度、标准开发量、重复度、复用度等指标，应用于代码治理、评优等。
2. CodeFuseEval：结合 CodeFuse 大模型多任务场景，基于开源评测基准开发的企业级多类型编程任务评估基准，评估大模型在代码补全、翻译、优化、测试用例生成、Bug 检测修复等任务的能力，贴近企业实际应用。