本文提出了一种名为KnowCoder的大规模语言模型（LLM），通过代码生成实现通用信息抽取（UIE）。KnowCoder旨在开发一种统一的模式表示方法，使大规模语言模型能够轻松理解，并构建一个有效的学习框架，鼓励这些模型遵循模式并准确提取结构化知识。为了实现这一目标，KnowCoder引入了一种代码风格的模式表示方法，将不同的模式统一转换为Python类，从而以大规模语言模型友好的方式捕捉复杂的模式信息，例如UIE中任务之间的约束关系。我们进一步构建了一个涵盖超过30,000种知识类型的代码风格模式库，据我们所知，这是目前最大的UIE模式库。为了简化大规模语言模型的学习过程，KnowCoder包含了一个两阶段学习框架。该框架通过代码预训练增强其对模式的理解能力，并通过指令微调提高其遵循模式的能力。在约15亿条自动构建的数据上进行代码预训练后，KnowCoder已经展现出显著的泛化能力，在少样本设置下相比LLaMA2实现了49.8%的F1相对提升。经过指令微调后，KnowCoder在未见过的模式上表现出更强的泛化能力，在零样本设置和低资源设置下分别比现有最佳基线模型提升了12.5%和21.9%。此外，基于我们的统一模式表示方法，多种人工标注的数据集可以同时用于改进KnowCoder，在监督设置下实现了高达7.5%的显著提升。