作为一个多任务学习框架,MFTCoder面临着任务间数据量不平衡、难易不一和收敛速度不同的重大挑战。为了解决这些挑战,MFTCoder采用了一组专门设计的损失函数,以缓解这些不平衡问题。 首先,为了解决数据量不平衡的问题,MFTCoder会确保在单个epoch内所有任务的每一个样本都被使用且只使用一次。为了避免模型偏向具有较多数据的任务,我们在损失计算
MFTCoder作为一款轻量、高效的多任务微调框架,具有广阔的应用前景。未来,MFTCoder将继续优化其技术性能,提高微调速度和资源利用率,降低模型训练的门槛和成本。同时,MFTCoder还将积极扩展其支持模型的范围,以适应不同领域的需求。 此外,随着开源社区的不断壮大,MFTCoder将吸引更多开发者和研究者的关注和参与。他们将为MF...
第三,我们也将MFTCoder支持的模型增加了Mistral, Mixtral-8x7b,Deepseek-coder, Chatglm3等新的主流开源模型。我们用新版MFTCoder训练的CodeFuse-Mixtral-8x7B, 是通用自然语言大模型经过多代码任务微调后代码能力领先的。而我们用MFTCoder训练的CodeFuse-DeepSeek-33B更是可以在BigCode Leaderboard上以41.62%的胜率...
本文深入解析了MFTCoder论文中的多任务微调技术,并通过实验验证了其有效性。MFTCoder通过引入Self-Paced Loss作为新的收敛均衡技术,成功解决了传统多任务学习方法在代码生成和代码理解任务中的挑战。未来,我们期待看到更多基于MFTCoder的研究和应用,推动代码生成和代码理解技术的发展。 六、参考文献 [请在此处插入参考文献...
MFTCoder的总体框架如图 1所示,包括多任务支持、多模型适配、高质量数据集构建、高效数据使用方式、高效训练方式及多任务均衡设计。 (多任务)MFTCoder旨在无缝地适配LLMs到不同的场景,并在特定的场景中最大化它们的性能。在将MFTCoder应用于新场景时,首要步骤便是将场景分解为对应于目标能力的较小任务。例如,在代码...
MFTCoder技术细节的论文已经放出到Arxiv:https://arxiv.org/pdf/2311.02303.pdf;对应的代码也已经开源到github:https://github.com/codefuse-ai/MFTCoder。本文旨在对MFTCoder论文做一个详细技术解读。 一、引言 ChatGPT和GPT-4的横空出世使得大模型(LLMs)研发井喷式爆发,这也同时进一步引燃了将大模型应用于代码...
简介:今天,我们对MFTCoder进行重磅升级,比如对Mixtral这个开源MoE的SOTA的多任务微调的支持;再比如我们提供了之前论文中提到的收敛均衡技术:Self-Paced Loss。MFTCoder已适配支持了更多的主流开源LLMs,如Mixtral、Mistral、Deepseek、 Llama、CodeLlama、Qwen、CodeGeeX2、StarCoder、Baichuan2、ChatGLM2/3、GPT-Neox...
CodeFuse-MFTcoder是一个大模型多任务微调框架,旨在提高AI在软件开发生命周期中的全场景能力,包括需求分析、编程开发、测试与构建、发布与运维、数据洞察。该框架采用四大关键技术:程序分析校验技术Sparrow、分布式和算法分离训练框架ATorch、多任务微调对齐框架MFTCoder、多重部署优化技术Maya。特别是MFTCoder,它通过多任务...
前言 近期CodeFuse新开源模型在Big Code Models Leaderboard代码大模型榜单上荣登榜首，成为代码大模型领域的新焦点。这一成就得益于多任务高效微调框架MFTCoder的强大支持，以及以DeepSeek-Coder-33b模型为基础进行微调的精细策略。训练数据与超参设置 CodeFuse模型的训练采用了5个不同的下游任务，涵盖代码补全、文本生成...
近期CodeFuse新开源模型在Big Code Models Leaderboard代码大模型榜单上荣登榜首,成为代码大模型领域的新焦点。这一成就得益于多任务高效微调框架MFTCoder的强大支持,以及以DeepSeek-Coder-33b模型为基础进行微调的精细策略。 Huggingface模型下载:https:///codefuse-ai/ ...