HIT-SCIR/Abacus-FIM-gguf

---

---

• 1 引言
• 2 模型下载
• 3 模型评价
  • 代码补全能力
• 4 面向代码补全的预训练
  • 预训练数据组成
• 5 推理阶段数据格式
• 6.开源协议
• 7.参考资料

1 引言

“珠算”是哈工大赛尔实验室研发的代码大模型，在3B以下模型中展现了出色的Python代码生成能力。为了更加便捷地调用珠算辅助编程开发，我们推出了基于珠算的VSCode（Visual Studio Code）插件。插件运行时，插件的代码上下文会以请求的方式发至后端，由后端模型分析代码上下文并生成生成适合当前场景的代码建议。为了支持这种任务形式，需要训练后端模型的代码补全（Fill in the Middle, FIM）能力。我们借鉴已有的研究工作，设计了能够有效提高“珠算”大模型代码补全能力的训练方法，使模型在HumanEval-Infilling测试集上取得了最优的性能。

2 模型下载

模型名称	文件大小	下载地址	备注
Abacus-FIM	5GB	🤗HuggingFace ModelScope	Abacus代码补全版模型

3 模型评价

代码补全能力

模型代码补全能力的评估主要基于HumanEval-Infilling测试集中的Multi-line模式，此模式将HumanEval数据集[2]提供的标准答案随机挖去若干行代码，令模型补全代码，然后测试其正确率。各个模型使用PSM格式进行推理，珠算大模型取得了最优的结果。

模型名称	HumanEval-Infilling
stable-code-3B	0.480
granite-3b-code-base	0.507
qwen2.5-Coder-1.5B	0.336
deepseek-coder-1.3b	0.527
codegemma-1.1-2b	0.538
CodeLlama-7b-hf	0.494
Abacus-2.7B（珠算）	0.540

4 面向代码补全的预训练

有别于预训练阶段常见的Causal Language Model形式（根据前文预测下一个词），代码补全任务的输入不仅包含前文，同时还包含待补全位置的后文。因此，基于Causal Language Model训练的模型直接构建插件未能充分利用已有信息，存在较大局限性。为此，我们借鉴已有的研究工作1，设计了能够有效提高代码补全能力的训练方法。

预训练数据组成

如下图所示，为了让模型更好地理解代码上下文，训练数据的格式被重构为特殊的格式。首先，从代码文件中随机选取一段代码作为${code}{middle}$，作为训练模型、使模型预测的中间代码片段。选择的方法随机地从以下两种方法中采取一种： ①使用随机位置作为${code}{middle}$的起始位置，选取该位置所在行剩余的某一token的末尾作为终止位置，这有利于增强模型补全单行内代码的能力，如下图所示。

②使用随机位置作为${code}_{middle}$的起始位置，选取该位置之后的若干行的末尾作为终止位置，这有利于增强模型补全多行代码的能力，如下图所示。

将${code}{middle}$之前的代码作为${code}{prefix}$，之后的代码作为${code}{suffix}$。这样，代码就被分为了${code}{prefix}$、${code}{middle}$、${code}{suffix}$三个部分。随后，、、作为特殊token加入了词表，用来分隔代码的三部分。预训练数据中混入了两种此类数据，它们仅在结构上有略微不同。45%的数据被替换为了PSM（prefix-suffix-middle）格式： 另外45%数据被替换为了SPM格式：

值得注意的是，SPM格式可以视为将${code}{prefix}$移到后面的PSM格式，两种数据格式本质上是相同的。PSM格式更加自然直观，而SPM格式通过将${code}{prefix}$和${code}{middle}$放在一起，使模型能够更好地处理${code}{prefix}$末尾处的token。研究工作1指出这样的训练数据格式与比例有助于提高模型的代码补全性能。

此外，考虑到补全任务存在输入只包含前文而没有后文的情况，剩余的10%数据被替换为了 其中，${code}{prefix}$与${code}{middle}$是代码数据随机切分的前后部分。上述形式保留了代码补全任务的数据格式的同时，兼顾了只基于前文预测的模式。

5 推理阶段数据格式

在推理阶段，模型仍然使用特殊的数据格式进行推理，我们采用了测试效果更佳的PSM格式。在实际使用中，插件通过读取用户代码编辑器中的内容和光标位置，整理为以PSM格式表示的代码上下文，作为prompt提供给模型进行推理。如下图所示，模型获得了位于特殊token、之后的代码上下文，即可自回归地在后输出补全的代码。

6.开源协议

对本仓库源码的使用遵循开源许可协议 Apache 2.0。

珠算支持商用。如果将珠算模型或其衍生品用作商业用途，请您按照如下方式联系许可方，以进行登记并向许可方申请书面授权：联系邮箱：[email protected]。

7.参考资料

[1] BAVARIAN M, JUN H, TEZAK N, 等. Efficient Training of Language Models to Fill in the Middle[A/OL]. arXiv, 2022[2024-11-22]. http://arxiv.org/abs/2207.14255. DOI:10.48550/arXiv.2207.14255.