它证明 “只需少少人工加入，LLM就能自行治理代码训练数据” 。

通过自身生成和筛选高质量训练数据，可大幅提升模型代码生成能力。

这可以被视为对DeepSeek-R1模型自我生成和筛选训练数据战略的扩展。

模型上下文长度32K，使用6T tokens训练，并接纳宽松的MIT开源协议，完整代码已宣布在Hugging Face。

Seed-Coder的前身是doubao-coder，接纳Llama 3结构，参数量为8.2B，6层，隐藏层巨细为4096，接纳分组盘问注意力（GQA）机制。

最要害的事情是数据的处理，Seed团队提出了一种“模型中心”的数据处理方法，使用模型来策划数据。

具体来说，模型会从GitHub和网络档案爬取原始代码数据，经过几个处理办法后输出最终的预训练数据。

先看看代码的处理，在预处理阶段，系统在货仓和文件两个层级实施去重，SHA256哈希进行精确去重，并通过MinHash算法进行近似去重。

这种双层战略爆发了两种变体的代码语料库——文件级变体用于短上下文窗口训练，货仓级变体保存了项目结构以支持更连贯的长上下文学习。

随后，系统使用Tree-sitter等语法解析器检查剩余文件，抛弃那些包括语法过失的文件。这个预处理阶段总共减少了约莫98%的原始数据量。

在质量过滤阶段，Seed-Coder使用一个经过22万+份代码文档特殊训练的评分模型来过滤低质量代码文件。

评分模型以DeepSeek-V2-Chat为基础，评价指标包括四个要害方面：

评分模型被要求给出一个从0到10的总体评分，并提供详细解释，之后将分数重新缩放到[0,1]规模，并使用1.3B参数的预训练Llama 2模型，通过回归头进行一个epoch的微调作为质量评分器。

最终基于这种评分要领，Seed团队过滤掉了得分最低的约10%文件，获得了支持89种编程语言、包括约1万亿个奇特token的语料库。

再来是Commit的部分，Seed-Coder从14万个高质量GitHub货仓中收集了7400万个提交纪录。这些货仓的筛选标准包括:至少100颗星、10个fork、100次提交和100天的维护运动。

每个提交纪录都包括富厚的元数据，如提交消息、代码补丁、合并状态以及提交前的代码快照。

为了在预训练中有效利用这些数据，Seed-Coder将每个提交样本花样化为一个代码变换预测任务。给定一个提交消息及其相关上下文，模型需要预测被修改的文件路径以及相应的代码变换。

在进行去重和预处理后，Seed-Coder获得了约1000亿token的提交数据语料库用于预训练。

关于从网络获取的数据，Seed-Coder也提出了一个专门的提取框架。

在预处理阶段，框架对大规模网络档案进行高效预处理，并识别出两类原始数据：

与GitHub数据处理类似，研究团队实施了精确和近似去重技术，并开发了启发式规则来在预处理阶段剔除明显的低质量文档（例如少于10个词的文档）。

在质量过滤阶段，框架接纳两个互补战略来确保数据质量：首先是识别代码相关性，然后评估已识别内容的内在质量。

在代码相关性识别办法中，研究团队首先从Common Crawl数据中抽取了1000万个网页样本，将具有代码特征的页面标记出来，建立评估数据集。

这个数据集中70%用作训练集，用于训练fastText模型来自动识别代码相关内容，剩余30%作为验证集来评估模型效果。

在质量评估办法中，系统使用LLM对已识别的代码相关内容进行评分，评分标准接纳0-10分制，评估内容的规范性、完整性和价值。

但在实际评估历程中，研究者发明差别类型网站的得分泛起了系统性偏差：

文档网站、技术博客等由于花样规范、结构清晰，普遍获得较高分数；而技术论坛、问答平台等网站，虽然往往包括有价值的技术讨论息争决计划，但因其非正式的花样而得分较低。

为了解决这种评分偏差，研究团队对评分系统进行了优化——首先将网站按其内容形式和功效进行分类，然后为每类网站制定专门的评分标准和筛选阈值。

通过这套经过优化的双重过滤机制，系统最终构建了一个约1.2万亿tokens的网络数据语料库。

基于前面的四个数据类别，Seed-Coder的预训练分为了两个阶段。

其中，第一个阶段为通例预训练，使用的是文件级代码和代码相关网络数据，目的是构建模型的基础能力。

第二个阶段是连续预训练，使用所有四个类别的数据，并特别引入了高质量数据集和长上下文数据集，以增强性能并进行对齐，同时刺激模型理解长上下文数据的能力。

除了通例的next-token预测目标外，Seed-Coder还接纳了Fill-in-the-Middle（FIM）和Suffix-Prefix-Middle（SPM）训练，划分增强上下文感知完成和中间内容能力。

基于基础模型，Seed团队还开发了Seed-Coder的两个特殊变体——

除了开源Seed-Coder外，字节Seed近期多个行动也都聚焦在了降门槛、开源开放方面。

视频生成模型Seaweed，70亿参数原生支持1280x720区分率、任意宽高比和时长视频生成，效果逾越140亿参数模型。

它强调了本钱方面的优势，使用665000 H100 GPU小时完成训练，中小团队可安排，仅需40GB显存单GPU就可生身区分率达1280x720的视频。

深度思考模型Seed-Thinking-v1.5，更轻量级、更少激活参数，在数学、代码等推理任务中逾越DeepSeek-R1。

同时团队果真技术报告，介绍其中秘诀，通过数据、RL算法和RL基础设施三方面提升推理体现。

在智能体方面，与清华联手推出了电脑操作智能体UI-TARS，逾越GPT-4o等，且免费商用。

它在Qwen-VL基础上而来，能一步步自动完成跨任务的庞大操作，并兼容种种系统。目前GitHub上星标已凌驾5.8k。

别的还推出了Multi-SWE-bench：用于问题解决的多语言基准。它跨越7种编程语言，包括1632个高质量实例。

与此同时，字节Seed内部也在不绝调解。消息称，LLM 之下的3个团队，Pre-train（预训练）、Post-train（后训练）和Horizon如今转为直接向Seed卖力人吴永辉汇报。字节AI Lab中探索机械人&具身智能、AI for Science和AI宁静可解释性的三个偏向，也已并入Seed。

今年年初，字节正式设立代号为“Seed Edge”的研究项目，焦点目标是做比预训练和大模型迭代更恒久、更基础的AGI前沿研究，项目成员拥有宽松的研究情况、独立盘算资源，并实行更恒久的考核方法。拟定五大研究偏向也完全面向下一代AI研究、原始性立异，或者是范式上的更迭。

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