源自北京大学软件工程研究所的 aiXcoder 团队宣布，推出全新自研 aiXcoder-7B 代码大模型；聚焦真实开发场景，专为企业私有部署设计。其中，aiXcoder-7B Base 版将开源共享给开发者，并陆续在 Github、Gitee、Gitlink 等平台上线。

公告称，在多个主流评估标准评测集中，无论是代码生成、代码补全还是跨文件上下文代码生成效果，aiXcoder-7B模型均有极佳表现，甚至超越参数量大5倍的34B代码大模型，已达到当前SOTA水准，堪称最适于实际编程场景的基础模型。

在 HumanEval（由 164道Python编程问题组成）、MBPP（由974个 Python编程问题组成）和 MultiPL-E（包含了18种编程语言）等主流代码生成效果评估测试集上，aiXcoder 7B 准确率显著超越当前同级别代码大模型。

在Santacoder(Ben Allal et al., 2023) 提出的考虑上下文补全评测集上，aiXcoder-7B Base版在与 StarCoder 2、CodeLlama 7B/13B、DeepSeekCoder 7B 等主流同量级开源模型的较量中取得了综合最佳效果。

为了进一步精细地评测代码大模型在代码补全上的能力，aiXcoder 构建了一个比SantaCoder数据量更大，被测代码多样性更高、被测代码上下文长度更长、更接近实际开发项目的评测集 （16000多条来自真实开发场景的数据），在此测评集上aiXcoder-7B 同样效果最好。

同时aiXcoder-7B 表现出了相较于其他代码大模型的又一大亮点，即倾向于使用较短代码来完成用户指定的任务。在针对Java、C++、JavaScript和Python编程语言的代码补全测评时，aiXcoder 7B Base不仅效果最好，四处红框圈出的生成答案长度明显短于其他模型，并且非常接近于标准答案长度（Ref）。

在 CrossCodeEval 测评集上，aiXcoder-7B一举拿下了同级别模型的最好效果：

在真实开发场景中，aiXcoder-7B模型具有更多优势。比如预训练采用32K token的上下文长度，并且推理时可扩展至256K，能覆盖整个开发项目中的绝大部分代码；可准确判断何时需要生成新代码、何时代码逻辑已完整无需补全，直接生成完整的代码块、方法体、控制流程；可以准确地抽取项目级的上下文信息，大大降低大语言模型在预测API时产生的幻觉。

aiXcoder-7B模型训练集涵盖1.2T Unique token数据，覆盖数十种主流编程语言。aiXcoder团队在构建训练数据时，针对数十种主流编程语言进行了语法分析，过滤掉错误的代码片段，还对十多种主流语言的代码进行了静态分析，总共剔除了163种bug和197种常见代码缺陷，确保了训练数据的高质量。

为了增强模型对代码语义和结构的建模能力，aiXcoder团队采取了多种创新策略。一方面利用代码聚类和函数调用关系图的方式，捕捉多个文件之间的相互注意力关系；另一方面，将抽象语法树的结构信息融入了预训练任务中，帮助模型学习代码的语法和模式特征。

总体而言，测评发现 aiXcoder-7B 在考虑代码项目上下文这种更真实开发场景下，具有当前代码大模型中最佳的效果。