CodeFuse成功支持通义千问算法大赛,评测方案已开源

简介: 首届通义千问AI挑战赛成功举办,CodeFuse 为大赛提供技术支持,模型微调框架 MFTCoder 和 CodeFuseEval 评测框架为大赛保驾护航,助力大赛圆满完成。我们基于leetcode 阿里和蚂蚁最新面试题库建设了“模型赛马”在线打榜的评测方案,目前验证集已作为 CodefuseEval 的一项任务在 Github 上开放,欢迎大家下载使用。

image.png

前段时间, 首届通义千问AI挑战赛成功举办,CodeFuse 为大赛提供技术支持,模型微调框架 MFTCoder 和 CodeFuseEval 评测框架为大赛保驾护航,助力大赛圆满完成。我们基于leetcode 阿里和蚂蚁最新面试题库建设了“模型赛马”在线打榜的评测方案,目前验证集已作为 CodefuseEval 的一项任务在 Github 上开放,欢迎大家下载使用。


赛事背景


2023 年 12 月 28 日,历经 1 个月的首届通义千问 AI 挑战赛圆满结束。Code Qwen 能力算法赛道代表高校有麻省理工学院、新加波国立大学、北京大学、清华大学、中国科学院、浙江大学等,硕博占比 70%。代表企业有中国移动、腾讯、华为、快手等。


本次大赛共吸引来自全国 1216 支队伍报名、其中,20 支队伍在初赛中表现出色,顺利进入决赛。初赛阶段,参赛者围绕 1.8B 规模的开源 Qwen 模型进行微调;决赛阶段,参赛者在阿里云灵积平台上对 72B Qwen 模型进行云端训练,期望大型模型能够像顶尖的编程专家那样在真实 leetcode 上进行编程挑战。

image.png


决赛榜单


经过 10 天决赛,上百次的评测,产出了最终的决赛榜单,榜单分为A榜验证集和B榜测试集。复赛A榜第一名成绩:0.62,第二名:0.54。复赛B榜第一名:0.36,第二名:0.30。

image.png

决赛榜单


决赛评测

截屏2024-02-01 11.33.17.png

其中 CodeFuse 微调框架 MFTCoder 为 Qwen-72B 模型模型微调提供技术支持,MFTCoder 将多任务学习引入到(代码)大模型微调阶段,通过设计或应用多种均衡损失函数有效缓解多任务学习中数据量不均衡、难易不一、收敛速度不一致的挑战性问题,大量实验结果表明,多任务微调的模型比每个下游任务单独微调的模型和多任务数据混合为一后微调的模型表现更好。


为了贴合编程竞赛场景,评估 72B 大模型的解题能力,我们基于leetcode 阿里和蚂蚁最新面试题库构建了 2995 个评测任务题库,建设了【模型赛马】在线打榜的评测方案。本方案不仅支持模型在不同难度级别的赛题横向对比,同时,给模型预留了足够的提升空间。最终,根据参赛模型在 A 榜的表现,选择难易适度的题目,形成 B 榜测评集。

image.png

指标计算(LeetCode在线提交计算Accepted在不同等级上的AC成功率)


{
  "prompt": "在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。\n\n当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。\n\n正式地讲,提莫在 t 发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 t 和 t + duration - 1)处于中毒状态。如果提莫在中毒影响结束 前 再次攻击,中毒状态计时器将会 重置 ,在新的攻击之后,中毒影响将会在 duration 秒后结束。\n\n给你一个 非递减 的整数数组 timeSeries ,其中 timeSeries[i] 表示提莫在 timeSeries[i] 秒时对艾希发起攻击,以及一个表示中毒持续时间的整数 duration 。\n\n返回艾希处于中毒状态的 总 秒数。\n\n示例 1:\n\n输入:timeSeries = [1,4], duration = 2\n输出:4\n解释:提莫攻击对艾希的影响如下:\n- 第 1 秒,提莫攻击艾希并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒,即第 1 秒和第 2 秒。\n- 第 4 秒,提莫再次攻击艾希,艾希中毒状态又持续 2 秒,即第 4 秒和第 5 秒。\n艾希在第 1、2、4、5 秒处于中毒状态,所以总中毒秒数是 4 。\n示例 2:\n\n输入:timeSeries = [1,2], duration = 2\n输出:3\n解释:提莫攻击对艾希的影响如下:\n- 第 1 秒,提莫攻击艾希并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒,即第 1 秒和第 2 秒。\n- 第 2 秒,提莫再次攻击艾希,并重置中毒计时器,艾希中毒状态需要持续 2 秒,即第 2 秒和第 3 秒。\n艾希在第 1、2、3 秒处于中毒状态,所以总中毒秒数是 3 。\n提示:\n\n1 <= timeSeries.length <= 104\n0 <= timeSeries[i], duration <= 107\ntimeSeries 按 非递减 顺序排列\nclass Solution(object):\n    def findPoisonedDuration(self, timeSeries, duration):",【问题描述,为了对齐代码补全任务,拼接了目标语言的首行】
  "type": "easy",【难易程度如简单/中等/困难】
  "title": "teemo-attacking",【题目标题】
  "task_id": "Python/43",【任务号】
  "question_id": "495" 【题号】
}

验证集例子


A榜开源


目前 A 榜验证集,已作为 CodefuseEval 的一项任务,在 Github 上开放,欢迎大家下载使用,本期仅开放样本,指标计算及B榜数据集会在审核后,陆续开放,保持关注。


CodeFuseEval是结合CodeFuse大模型多任务场景,在开源的HumanEval-x、MBPP、DS1000评测基准基础上,开发的面向大模型代码垂类领域的企业级多类型编程任务评估基准。可用于评估大模型在代码补全、自然语言生成代码、测试用例生成、跨语言代码翻译、中文指令生成代码、代码注解释、Bug检测/修复、代码优化等不同任务的能力表现。旨在贴近企业实际应用场景,构建一套能够衡量大模型代码生成相关能力的「多维」、「多样」和「可信」的评测基准。

https://mp.weixin.qq.com/s/0w7xfJMlCWcvH-5hhY957w

目录
相关文章
|
6月前
|
人工智能 算法 测试技术
【数学】【排序】【C++算法】3027人员站位的方案数
【数学】【排序】【C++算法】3027人员站位的方案数
|
2天前
|
传感器 人工智能 监控
智慧电厂AI算法方案
智慧电厂AI算法方案通过深度学习和机器学习技术,实现设备故障预测、发电运行优化、安全监控和环保管理。方案涵盖平台层、展现层、应用层和基础层,具备精准诊断、智能优化、全方位监控等优势,助力电厂提升效率、降低成本、保障安全和环保合规。
智慧电厂AI算法方案
|
2月前
|
编解码 JSON 自然语言处理
通义千问重磅开源Qwen2.5,性能超越Llama
击败Meta,阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座
2598 19
|
3天前
|
传感器 人工智能 监控
智慧化工厂AI算法方案
智慧化工厂AI算法方案针对化工行业生产过程中的安全风险、效率瓶颈、环保压力和数据管理不足等问题,通过深度学习、大数据分析等技术,实现生产过程的实时监控与优化、设备故障预测与维护、安全预警与应急响应、环保监测与治理优化,全面提升工厂的智能化水平和管理效能。
智慧化工厂AI算法方案
|
20天前
|
存储 JSON 算法
TDengine 检测数据最佳压缩算法工具,助你一键找出最优压缩方案
在使用 TDengine 存储时序数据时,压缩数据以节省磁盘空间是至关重要的。TDengine 支持用户根据自身数据特性灵活指定压缩算法,从而实现更高效的存储。然而,如何选择最合适的压缩算法,才能最大限度地降低存储开销?为了解决这一问题,我们特别推出了一个实用工具,帮助用户快速判断并选择最适合其数据特征的压缩算法。
28 0
|
2月前
|
编解码 自然语言处理 机器人
通义千问Qwen2-VL开源,API可直接调用!
通义千问宣布开源第二代视觉语言模型Qwen2-VL,并推出2B、7B两个尺寸及其量化版本模型。同时,旗舰模型Qwen2-VL-72B的API已上线阿里云百炼平台,用户可直接调用。
893 9
|
3月前
|
算法 数据处理 数据安全/隐私保护
|
3月前
|
自然语言处理 开发者
通义千问继续开源!阿里云38篇论文被顶会ACL 2024录用
通义千问继续开源!阿里云38篇论文被顶会ACL 2024录用
117 8
|
3月前
|
存储 算法 调度
基于和声搜索算法(Harmony Search,HS)的机器设备工作最优调度方案求解matlab仿真
通过和声搜索算法(HS)实现多机器并行工作调度,以最小化任务完成时间。在MATLAB2022a环境下,不仅输出了工作调度甘特图,还展示了算法适应度值的收敛曲线。HS算法模拟音乐家即兴创作过程,随机生成初始解(和声库),并通过选择、微调生成新解,不断迭代直至获得最优调度方案。参数包括和声库大小、记忆考虑率、音调微调率及带宽。编码策略将任务与设备分配映射为和声,目标是最小化完成时间,同时确保满足各种约束条件。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 开发工具
通义千问2(Qwen2)大语言模型在PAI-QuickStart的微调、评测与部署实践
阿里云的人工智能平台PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对Qwen2模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户,都可以通过PAI-QuickStart轻松实现Qwen2系列模型的微调、评测和快速部署。