Github链接：https://github.com/nlpxucan/WizardLM/tree/main/WizardCoder
论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.08568
作为大语言模型（LLM）最重要也最具挑战性的能力之一，代码生成与补全同时吸引了 AIGC 学术界与工业界广泛研究和关注。根据 OpenAI 相关技术报告，GPT4 在 HumanEval 经典代码生成与补全任务中取得了惊人的成绩，一次通过率高达 85% 以上！
与此同时，在开源领域，由 Huggingface BigCode Project 主导发布的 StarCoder 更进一步提升了开源模型在这一领域的表现，达到了新的先进水平。
然而，我们依然注意到，目前最佳开源模型 InstructCodeT5+ 在 HumanEval 任务上的通过率也仅约为 35%，仍远低于包括 ChatGPT、Bard、Claude 等在内的一众闭源模型性能。
显然，与开放域通用对话能力相比，闭源与开源 LLM 在代码生成方面的差距尤为明显，又因为代码生成对于准确度与逻辑推理能力的严苛标准，因此追赶和提升难度也更高。
最近，WizardLM 团队开源了一款全新的代码大模型——WizardCoder，它打破了闭源模型的垄断地位，显著超越 Anthropic Claude 与谷歌 Bard，成为新时代的开源领军者。
距离 WizardLM 宣布团队开源 WizardCoder 仅 5 天，该模型即获得了大模型社区广泛的关注与认可。
甚至有知名软件工程师在 Python 与 JavaScript 语言上试用 WizardCoder 一天后，认为不必再继续使用 GPT-4。
也有网友调侃，本周 WizardCoder 的出现使他感受到了与阅读 CVPR 推文和整理自家花园一样的快乐。
而在 YouTube, 顶流 AI 博主 Aitrepreneur 也制作了专业的评测视频，高度赞誉 WizardCoder。
WizardCoder性能详情
具体地，在代码补全任务中，WizardCoder 经过了四个专业评测（HumanEval, HumanEval+, MBPP, 与 DS-1000）。
令人惊叹的是，它在 HumanEval 和 HumanEval+ 两个任务上的表现仅次于千亿级别的巨无霸模型 GPT3.5/4，位列第三名，同时显著领先 Claude 和 Bard，尽管 WizardCoder 的参数量远远小于以上四者。
除了与闭源模型的 PK，WizardCoder 还与当前的开源代码模型进行了对比。毫无疑问，在 HumanEval 和 MBPP 这两个代码补全任务中，WizardCoder 依然以惊人的优势超越了现有的开源模型 SOTA。
其中在 HumanEval 任务中，WizardCoder 的 pass@1 指标提升了 22.3 个百分点，在 MBPP 任务中，pass@1 指标提升了 8.2 个百分点。
除了之前以上评测，WizardCoder 还接受了数据科学领域相关的代码补全和代码插入任务的挑战 DS-1000。这些任务要求模型熟悉并巧妙运用各种数据科学库，如 numpy 和 pytorch，来完成代码。
实验结果表明，在几乎所有的相关任务中，WizardCoder 依然远超当前开源模型的最高水平（SOTA），持续展现出卓越的性能。
与此同时，在 Huggingface 社区中，网友们利用编程面试问题数据集 CanAiCode对 WizardCoder 进行了评测。结果显示 WizardCoder 取得了惊人的 98.5% 准确率，位居第二位，它仅比 ChatGPT 多做错了一道题，得分遥遥领先第三名（且同为 Wizard 家族的 WizardLM-30B）。这进一步证明了 WizardCoder 在编程领域的强大实力。
WizardCoder是怎样炼成的
我们仔细研究了相关论文，希望解开这款强大代码生成工具的秘密。与其他知名的开源代码模型（例如 StarCoder 和 CodeT5+）不同，WizardCoder 并没有从零开始进行预训练，而是在已有模型的基础上进行了巧妙的构建。它选择了以 StarCoder 为基础模型，并引入了 Evol-Instruct 的指令微调技术，将其打造成了目前最强大的开源代码生成模型。
2.1 Evol-Instruct算法
这个算法可以追溯到该团队之前的另外一个开源大模型 WizardLM。
手动创建、收集和筛选高质量指令数据需要巨大的工作量，但 Evol-Instruct 提出了一种高效的方法，利用 LLM（语言模型）而不是人类来创建各种复杂度级别的大量指令数据。
通过利用该算法生成的指令数据集，WizardLM 仅以 130 参数量成为了 AlpacaEval 开源大模型排行榜中的冠军。
2.2 Code Evol-Instruct
与 WizardLM 不同，WizardCoder 在 Evol-Instruct 的基础上进行了代码领域的适配。其思路是不再采用分叉进化的方式，而是从一个简单的初始指令开始，逐步线性演化为更复杂的指令。
对应的进化 prompt 为：
根据代码领域的相关特性，包括代码调试和时空复杂度，研究者们在进化操作中引入了 5 项限制。这些限制对应的 prompt 如下：
WizardLM团队的开源工作
Wizard 团队在GitHub 及 Huggingface 平台上向公众开源了一系列基于 Evol-Instruct 算法的指令微调大模型，其中包括 WizardLM-7/13/30B-V1.0 和 WizardCoder-15B-V1.0，Wizard 团队以其持续研究和分享优质的 LLM 算法赢得了业界的广泛赞誉，让我们满怀期待地希望他们未来贡献更多的开源成果。
模型链接：
https://huggingface.co/WizardLM
参考文献
[1] GPT-4: https://openai.com/gpt-4
[2] Claude: https://www.anthropic.com/index/introducing-claude
[3] WizardLM: https://github.com/nlpxucan/WizardLM
[4] WizardCoder: https://github.com/nlpxucan/WizardLM/tree/main/WizardCoder
[5] HumanEval: https://github.com/openai/human-eval/tree/master
[6] MBPP: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/mbpp
[7] DS-1000: https://ds1000-code-gen.github.io/
[8] CanAiCode: https://huggingface.co/spaces/mike-ravkine/can-ai-code-results
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