谷歌發布了面向企業、開發人員的全新代碼模型Code Gemma，一共有基礎預訓練、指令微調和快速推理三個版本。

Code Gemma是基于谷歌在今年2月發布的Gemma模型之上開發而成。其參數很小只有20億和70億兩種，但使用了超過5000億tokens的代碼、數學、文本等數據進行了大規模預訓練，能快速生成Python、JavaScript、Java、C/C++、C#等主流編程語言代碼。

在代碼編程、多語言編程等基準測試中，Code Gemma 70億參數的性能超過了DeepSeek Coder、 StarCoder2等同類代碼模型，并且推理效率和準確率更高。

開源地址：https://huggingface.co/collections/google/codegemma-release-66152ac7b683e2667abdee11

技術報告地址：https://goo.gle/codegemma

Code Gemma簡單介紹

為了提升模型的性能，Code Gemma開發團隊采用了基于“填充中間”任務的訓練方法，對性能進行了大幅度改進，包括使用特定的格式化控制令牌，例如，FIM前綴、中間和后綴，以及文件分隔符等。

還特別針對多文件環境下的代碼生成任務進行了優化。通過將代碼庫中最相關的源文件放在一起，并盡可能將它們分組到同一個訓練樣本中，可以使模型能夠更好地理解和生成基于倉庫級別上下文的代碼。

本次發布的Code Gemma系列模型一共有三個版本：Code Gemma 2B 是專門針對代碼填充進行訓練，其推理效率非常高但對硬件要求卻很低，非常適用于對延遲、隱私要求較高的業務環境中。

Code Gemma 7B 是基礎預訓練模型，主要包括代碼填充數據（80%）和自然語言，可用于代碼補全以及代碼和語言的理解和生成。

Code Gemma 7B Instruct 是在Code Gemma 7B。基礎之上進行了指令微調，非常適用于開發對話式AI機器人，尤其是代碼、編程或數學推理主題的對話。

為了提升Code Gemma的推理能力，開發人員在多個數學數據集上進行監督式微調，包括來自競賽的12,500個具有挑戰性的數學問題、8,500個小學數學問題、大規模的數學文字問題數據集等，以及用于提高解決長代數問題能力的合成數據集。

Code Gemma測試數據

開發人員在多個知名測試平臺中對Code Gemma進行了多維度的測試，皆取得了不錯的成績。

通過HumanEval In?lling平臺測試了Code Gemma的CodeGemma的代碼補全能力，結果顯示，Code Gemma 2B表現出色，與其他FIM感知代碼模型相比，在推理速度上快了近2倍，同時保持了更好的代碼補全質量。

在Python編碼方面，Code Gemma使用了HumanEval和MBPP測試平臺。結果顯示，CodeGemma 7B預訓練基礎模型和指令微調兩款模型，均優于Gemma基礎模型，并且在在Python編程任務上效果更好。

多語言編程方面，CodeGemma使用了Babel Code測試平臺，結果顯示，Code Gemma在多種流行的編程語言上都展現出了強大的編碼能力，包括C/C++、C#、Go、Java、JavaScript、Kotlin、Python和Rust等。

尤其是在Java、JavaScript和Kotlin等語言上，Code Gemma的指令微調版本效果非常好。

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