Mify-Coder：小型代码模型超越大型基线模型

这篇论文意义重大，因为它表明更小、更高效的语言模型可以在代码生成和相关任务中实现最先进的性能。这对可访问性、部署成本和环境影响具有重要意义，因为它允许在资源密集度较低的硬件上实现强大的代码生成能力。使用计算优化策略、精心策划的数据和合成数据生成是其成功的关键。对安全性和量化部署的关注也值得注意。

• •Mify-Coder 是一个 25 亿参数的代码模型。
• •它在 4.2 万亿个 token 上进行了训练。
• •它在编码基准测试中优于更大的模型。
• •它使用计算优化策略和合成数据。
• •量化变体支持在标准硬件上部署。