在代码生成领域，UIUC和清华合作发布了Magicoder，这一全新的大型语言模型仅使用了7B参数，却能与顶级模型媲美，并以全面开源的方式分享了其代码、权重和数据。Magicoder的关键在于采用了OSS-INSTRUCT方法，该方法通过从开源代码中获取灵感，生成多样、真实和可控的编码指令数据，强调了真实性对于指令调整的重要性。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.02120.pdf

过去，代码生成一直是学术界的难题，但最近通过在代码上训练大型语言模型取得了显著突破。在这一背景下，Magicoder的发布意味着更加高效和强大的代码生成模型的到来。其性能评估表明，在Python、其他编程语言以及数据科学库领域，Magicoder都表现出色，特别是在DS-1000dataset上改善了8.3个百分点，展现了在实际用例中的潜力。

关键的OSS-INSTRUCT方法使Magicoder能够从开源代码中获得灵感，生成具有多样性和真实性的编码指令数据。与此同时，Magicoder的性能评估结果显示，它在不同编程语言和实际应用场景中都取得了显著的改进，超越了其他开源模型。这证明了采用OSS-INSTRUCT方法的优越性，以及Magicoder在提高代码生成模型能力方面的潜力。

虽然Magicoder仍然有改进的空间，但其发布标志着在代码生成领域迈出了重要的一步。通过开源所有数据和代码细节，Magicoder的推出或许只是众多先进代码模型中的一个，展望未来，我们可以期待更多的创新和进步。