一次通过率73％，开源代码大模型WizardCoder超越最新GPT-4以外所有闭/开源模型

这几天，代码大模型领域又热闹了起来！

先是 Meta 开源代码专用大模型 Code Llama，且免费商用。效果也非常好，Code Llama 在 HumanEval 和 MBPP 代码数据集上的一次生成通过率（pass@1）轻松超越 GPT-3.5，其中「Unnatural」版本的 pass@1 逼近了原始 GPT-4（OpenAI 在今年 3 月 GPT-4 技术报告中的数据）。

Code Llama 发布仅一天，来自 Phind 组织的研究人员用微调的 Code Llama-34B 在 HumanEval 评估中击败了 GPT-4。他们的两个模型 Phind-CodeLlama-34B-v1 以及 Phind-CodeLlama-34B-Python-v1 在 HumanEval 分别实现 67.6% 和 69.5% 的 pass@1，显然都超越了原始 GPT-4 的 67%。

不过，仅仅又过了一天，Phind 微调版 Code Llama 又迎来了一个强劲的对手。这次是 WizardLM 团队的编程专用大模型 WizardCoder。

该团队推出了基于 Code Llama 的最新版本模型 WizardCoder 34B，它利用 Evol-Instruct 进行微调而成。

结果显示，它在 HumanEval 上的 pass@1 达到了惊人的 73.2%，超越了原始 GPT-4、ChatGPT-3.5 以及 Claude 2、Bard。此外，WizardCoder 13B 和 7B 版本也将很快到来。

• GitHub 地址：https://github.com/nlpxucan/WizardLM/tree/main/WizardCoder

• Huggingface：https://huggingface.co/WizardLM/WizardCoder-Python-34B-V1.0

此次具体版本是 WizardCoder-Python-34B-V1.0，下图是与主流闭源和开源模型的 HumanEval pass@1 比较。除了最新 API 的 GPT-4（该团队测试后得到的结果是 82.0%），该模型超越了所有闭源和开源模型，包括最新 API 的 ChatGPT（72.5%）和原始 GPT-4（67%）。

因此，WizardCoder-Python-34B-V1.0 成为了最新的 SOTA 开源代码大模型。

WizardLM 团队还表示，WizardCoder-Python-34B-V1.0 的性能百分之百是可以复现的。

想要体验 WizardCoder-Python-34B-V1.0 的小伙伴可以尝试以下 demo。

demo 地址：http://47.103.63.15:50085/

有人表示，在试了 demo 后发现，提供准确代码之前似乎有 COT（思维链）在起作用，这非常棒。

还有人表示，WizardCoder-Python-34B-V1.0 要比 GPT-4 犯的错更少。

不过运行 WizardCoder-Python-34B-V1.0 需要 32GB 以上的 mac。

WizardLM 团队会带来更多惊喜

WizardCoder 在成为代码家族一员已经不是新鲜事，但是 WizardLM 团队每次都会给大家带来不一样的惊喜。

斯坦福发布的大语言模型排行榜 AlpacaEval 是一种基于 LLM 的全自动评估基准，且更加快速和可靠。很多著名的模型如 GPT-4、ChatGPT 等都在其上刷榜单。在这其中，WizardLM 13B V1.2 依旧在第六位。

WizardLM 是由 Can Xu 等人在 2023 年 4 月提出的一个能够根据复杂指令生成文本的大型语言模型。它使用了一个名为 Evol-Instruct 的算法来生成和改写指令数据，从而提高了指令的复杂度和多样性。 WizardLM 共有三个版本：7B、13B 和 30B。

WizardLM 推出的指令微调代码大模型 ——WizardCoder，更是打破了闭源模型的垄断地位，在 HumanEval 和 HumanEval + 上优于 Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Bard。

更值得一提的是，WizardCoder 还大幅度地提升了开源模型的 SOTA 水平，创造了惊人的进步，提高了 22.3% 的性能，成为了开源领域的新晋「领头羊」。

以下为 WizardLM 团队在 GitHub 上发布的诸多模型，这些模型是该团队不断创新、改进的足迹。

WizardLM 团队在 WizardLM 与 WizardCoder 之后，还在今年八月中旬公布了 WizardMath。该团队还发推文表示，自己一直在致力于解决各个学科复杂的问题。

那么未来 WizardLM 团队还会带给我们怎样的惊喜，让我们拭目以待。

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