CodeFuse

1. MFTCoder 简介 CodeFuse在2023年9月开源了一种多任务微调框架——MFTCoder，它可以实现在多个任务上同时并行地进行微调。通过结合多种损失函数，我们有效地解决了多任务学习中

在CodeFuse接入实际业务的过程中，大模型的推理成本以及生成内容的准确性是产品规模落地的两个核心考量因素。为了降低推理成本，我们研发了CodeFuse-ModelCache语义缓存加速功能，通过引

在这个信息技术爆炸的时代，我们都知道大型语言模型（LLM）拥有处理复杂问题的能力，但当遇到编程难题这种更高级的挑战时，单独的LLM Agent可能就不够看了。社区里动起了脑筋，玩出了新花样——组合多个

超70%代码问题，单纯靠基座大模型是解决不了的；未来3-5年，人类50%编程工作可以被替代，有些环节甚至完全自动化。蚂蚁集团代码大模型CodeFuse负责人李建国说道。

代码优化，是 CodeFuse 插件推出的功能之一，它可以对选定代码段进行分析理解，提出优化和改进建议。还能直接基于改进建议形成代码补丁，帮助开发者写出更好的代码。

我们在2024年1月开源了多模态多任务微调框架——CodeFuse-VLM。在CodeFuse多任务微调的基础上，CodeFuse-VLM可以实现在多个模态，多个任务上同时并行地进行微调。

前段时间，首届通义千问AI挑战赛成功举办，CodeFuse 为大赛提供技术支持，模型微调框架 MFTCoder 和 CodeFuseEval 评测框架为大赛保驾护航，助力大赛圆满完成。

代码大模型评测Big Code榜单发布，CodeFuse基于DeepSeek-33b微调的新模型荣登榜首！本文我们将介绍该模型的得来和使用，包括训练数据、训练超参设置、模型评测效果以及如何获取该模型和

2024 年 1 月 25 日，中国人工智能产业发展联盟智能化软件工程工作组在京召开首届“AI4SE创新巡航”活动。在活动上，CodeFuse 荣获“2023 AI4SE 银弹优秀案例”。