Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct

支持超长文本处理的智能代码生成模型

基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型,通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理,具备代码智能体和数学推理功能,采用transformers架构并集成多项先进技术,为代码开发提供全面的辅助支持

长文本处理Qwen2.5-CoderGithub模型指令微调开源项目代码生成Huggingface大语言模型

项目概述

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct是Qwen团队最新推出的代码专用大语言模型系列产品之一,是在Qwen2.5基础上针对代码生成场景进行了专门优化的模型版本。它是一个具有15亿参数的指令微调模型,可以为开发者提供强大的代码生成、推理和修复能力。

核心特性

  • 基于Qwen2.5模型架构,通过5.5万亿规模的训练数据(包括源代码、文本-代码对齐和合成数据等)进行了深度优化
  • 支持长文本处理,上下文窗口最大可达128K个token
  • 在代码生成、代码推理和代码修复等任务上有显著提升
  • 不仅增强了编程能力,还保持了数学和通用能力等方面的优势
  • 为代码助手(Code Agents)等实际应用场景提供了更全面的基础支持

技术细节

  • 采用因果语言模型(Causal Language Models)架构
  • 包含预训练和后训练两个阶段
  • 使用RoPE、SwiGLU、RMSNorm等先进的transformer组件
  • 总参数量为15.4亿,其中非嵌入层参数为13.1亿
  • 包含28层网络层
  • 注意力头采用GQA结构,Q有12个头,KV各有2个头
  • 完整支持131,072个token的上下文长度

使用要求

模型代码已集成到最新版本的Hugging Face transformers库中。使用时需要确保transformers版本不低于4.37.0,否则会遇到"KeyError: 'qwen2'"的错误。

长文本处理

该模型默认支持32,768个token的上下文长度。如需处理更长文本,可以通过YaRN技术进行扩展。部署时推荐使用vLLM框架,但需注意vLLM目前仅支持静态YaRN,这可能会影响短文本处理的性能。

应用场景

这个模型特别适合用于:

  • 代码生成和补全
  • 代码问题诊断和修复
  • 代码相关的问答和推理
  • 构建智能编程助手
  • 需要处理长文本的编程场景

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