原贴链接

无实际帖子内容，仅提供了一个网址：https://opencoder-llm.github.io/

讨论总结

这个讨论围绕OpenCoder展开，它是一个开源的代码语言模型家族，与顶级代码大型语言模型性能相匹配。评论者从多个方面进行讨论，包括它基于的架构、上下文长度对编码任务的影响等，还涉及到与其他模型（如Qwen）的比较、对其的评估方式是否合理，也有人对其数据集和功能支持等方面提出疑问，整体氛围是客观地探讨该模型的各种特性。

主要观点

  1. 👍 认可OpenCoder基于Llama架构
    • 支持理由：有利于投入使用，相比Infly的34B自定义架构更实用
    • 反对声音：无
  2. 🔥 质疑OpenCoder比qwen2.5coder好
    • 正方观点：用OpenCoder做蛇形游戏失败，用同样提示在其他模型能成功
    • 反方观点：认为用一次生成蛇形游戏评估编码LLM不是好方法，模型可能在GitHub上训练过大量蛇形游戏所以该评估方式不合理
  3. 💡 Qwen 2.5 7b Coder更新权重后在aider上性能提升显著
    • 解释：评论者YearZero提到看到其性能大幅提升
  4. 💡 对开源模型的出现表示高兴
    • 解释：认为更多开源模型是好事
  5. 💡 不认为用一次生成蛇形游戏评估编码LLM是好方法
    • 解释：Billy462觉得这种评估方式不科学

金句与有趣评论

  1. “😂 我喜欢它是Llama架构这一事实。Infly的34B模型是自定义架构，这使得它不能马上投入使用。”
    • 亮点：对比出OpenCoder基于Llama架构的优势
  2. “🤔 Qwen 2.5 7b Coder just updated its weights (bartowski christined it as 2.5.1) and it shot up dramatically on aider:”
    • 亮点：表明Qwen 2.5 7b Coder更新权重后的性能提升
  3. “👀 shadowdog000: awesome! just tried to let it make a snake game but sadly it skipped over adding a module it was trying to use (import random). not a great start if you ask me.”
    • 亮点：用实例展示OpenCoder在制作蛇形游戏时出现问题
  4. “😂 我更感兴趣的是他们的RefineCode数据集和用于生成它的管道。”
    • 亮点：显示出对OpenCoder中数据集和管道的独特关注
  5. “🤔 Does it support function calling?”
    • 亮点：提出对OpenCoder功能支持方面的疑问

情感分析

总体情感倾向是比较中立的。主要分歧点在于OpenCoder是否真的像声称的那样好，比如在与qwen2.5coder的比较上。可能的原因是不同的人对模型评估的标准不同，有些人从实际的任务测试（如蛇形游戏）角度出发，有些人则从模型的基本架构、版本更新等方面考虑。

趋势与预测

  • 新兴话题：对OpenCoder特定功能（如函数调用）的关注可能会引发后续关于该模型功能完整性的讨论。
  • 潜在影响：如果对OpenCoder的质疑被证实，可能会影响它在编码LLM领域的推广和应用；如果被证伪，则可能会推动类似开源模型的发展。

详细内容：

标题：OpenCoder 代码 LLM 引发 Reddit 热议

近期，Reddit 上关于 OpenCoder 这一开放且可重现的代码 LLM 家族的讨论热度颇高。原帖（https://opencoder-llm.github.io/）提到其性能可与顶级代码 LLM 相媲美，吸引了众多网友参与讨论，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕模型的架构、性能、应用场景等方面展开。

讨论焦点与观点分析： 有人喜欢它是 Llama 架构，但也有人担心其 8k 的上下文长度对于许多编码任务来说太短。比如有人分享道：“作为一名资深程序员，我在处理复杂项目时，常常需要处理大量的上下文信息，8k 的长度确实会带来限制。” 有用户指出 Qwen 2.5 7b Coder 更新了权重，在 aider 上表现大幅提升，并提供了相关链接（https://aider.chat/docs/leaderboards/）。同时有人认为竞争对手可能会使用旧版本，而另有人认为这种猜测在当前情况不太可能，因为存在工作与发表论文之间的时间差。还有人好奇为什么在权重改变时不更新版本号，有人提到 Qwen 团队已从官方 HuggingFace 页面撤下新版本。有人尝试让 OpenCoder 制作蛇形游戏但结果不佳，有人则认为以此方式评估一个编码 LLM 并不恰当。也有人对其 RefineCode 数据集和生成管道很感兴趣。

讨论中的共识在于大家都对 OpenCoder 充满期待，希望其能在性能和功能上有更出色的表现。而争议点在于如何评估其性能以及与其他模型的比较。特别有见地的观点是对模型架构和数据集的深入探讨，丰富了对这一话题的理解。

总之，关于 OpenCoder 的讨论展现了大家对代码 LLM 的关注和期待，也为其未来发展提供了多样的思考方向。