ByteDance Présente Seed-Coder : Une Nouvelle Famille de Modèles LLM pour le Codage, Entrainée sur 6 Trillions de Tokens

Résumé de l'Article : Introduction de Seed-Coder par ByteDance Contexte et Objectifs ByteDance, une entreprise technologique de renommée mondiale, a annoncé l'introduction de Seed-Coder, une famille de 8 milliards de modèles génératifs de langage (LLMs) open-source spécialisés dans les tâches de codage. Ces modèles, composés de versions de base, d'instruction et de raisonnement, ont été conçus pour minimiser l'implication humaine dans la curation des données de code, une étape cruciale dans l'entraînement des LLMs. Plutôt que d'utiliser des règles manuellement conçues, qui sont souvent fastidieuses, biaisées et peu scalables, Seed-Coder utilise des LLMs pour filtrer et évaluer des volumes massifs de données de code provenant de sources comme GitHub et des sites Web dédiés au code, atteignant ainsi un corpus de 6 trillions de jetons. Processus d'Entraînement et d'Évaluation L'entraînement de Seed-Coder repose sur une approche centrée sur le modèle, qui réduit considérablement l'intervention humaine. Le processus comporte deux étapes principales : Pré-Entraînement : Sources de Données : Le corpus utilisé pour le pré-entraînement provient principalement de GitHub et d'autres sites Web relatifs au code. Cette démarche a permis de recueillir environ 6 trillions de jetons. Filtrage Automatisé : Un premier filtrage basique élimine les fichiers présentant des problèmes de syntaxe ou du contenu inapproprié. Ensuite, les LLMs entrent en jeu pour évaluer et notationner les données de code restantes, garantissant ainsi la qualité de l'ensemble du corpus sans dépendre de règles manuelles. Stages de Pré-Entraînement : L'entraînement se déroule en deux phases. Dans un premier temps, le modèle est nourri avec des données de base de code et de Web. Puis, une seconde phase plus avancée inclut des structures complexes, telles que des dépôts complets et des tâches nécessitant une compréhension contextuelle étendue. Post-Entraînement : Instruction Tuning : Le modèle d'instruction est affiné grâce à un entraînement supervisé sur un ensemble diversifié de données d'instruction synthétiques, également filtrées par des LLMs. Cette étape vise à améliorer la capacité du modèle à comprendre et exécuter des instructions fournies par les utilisateurs. Direct Preference Optimization (DPO) : Le DPO permet d'aligner les réponses du modèle sur les préférences humaines, optimisant ainsi son rendement. Long Chain-of-Thought (LongCoT) : Le modèle de raisonnement est renforcé en utilisant des techniques de LongCoT, qui améliorent sa capacité à résoudre des problèmes nécessitant plusieurs étapes logiques. Résultats et Performances Suite à cet entraînement rigoureux, les modèles Seed-Coder ont démontré des performances exceptionnelles pour leur taille : Base Model : Sur les tâches de génération de code, ce modèle surpasse d'autres modèles open-source de taille comparable, obtenant de forts scores sur des benchmarks comme HumanEval et MultiPL-E. Instruct Model : Optimisé pour les tâches de modification de code et de suivi d'instructions, il excelle dans des évaluations comme CodeEditorBench et FullStack. Reasoning Model : Formé avec des méthodes de chaîne de pensée longue, il est particulièrement efficace pour les défis multietapes, surpassant même des modèles beaucoup plus grands sur des benchmarks difficiles comme LiveCodeBench et Codeforces. Malgré ces performances impressionnantes, Seed-Coder présente encore certaines limitations, notamment en matière de compréhension générale du langage et de contenu mathématique, en raison de l'utilisation limitée de données Web non liées au code. Impact sur l'Industrie La méthodologie de Seed-Coder est perçue comme une avancée significative dans le domaine des LLMs. Son approche centrée sur le modèle, qui minimises l'intervention humaine, est alignée avec la "Leçon Amère" des chercheurs selon laquelle les vraies avancées résultent de méthodes à grande échelle et alimentées par les données. En rendant le code et les données accessibles à la communauté académique et industrielle, ByteDance vise à encourager davantage de recherches et de développement autour des modèles de langage ouverts. Profil de l'Entreprise ByteDance est connue pour ses applications comme TikTok et Toutiao, mais elle investit également massivement dans l'IA et la recherche. Grâce à Seed-Coder, l'entreprise démontre son engagement envers l'open source et la collaboration scientifique, contribuant ainsi à la communauté de l'IA de manière significative. En conclusion, Seed-Coder est une initiative prometteuse qui pourrait révolutionner la façon dont les LLMs sont entraînés pour les tâches de codage, offrant des modèles performants et adaptés à une large gamme de tâches techniques tout en limitant les biais et les interventions manuelles. Les futurs mises à jour visent à élargir la famille de modèles et à améliorer leurs capacités sur différents niveaux de taille. Pour en savoir plus, consultez le paper, la série de modèles, la page GitHub et la page du projet. Tous les crédits de cette recherche reviennent aux chercheurs de l'initiative Seed-Coder. N'hésitez pas à suivre nos actualités sur Twitter et à rejoindre notre communauté Reddit consacrée à l'apprentissage automatique, où vous trouverez plus de ressources et d'informations.