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猫眼影戏记者 蒋欣 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
北航、人大和九坤投资配合撰写的论文 《Scaling Laws for Code: Every Programming Language Matters》 整理而成 。
在代码大模子（Code LLMs）的预训练中 ，行业内恒久保存一种惯性头脑 ，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据 ，主要关注数据总量的堆叠 。然而 ，现代软件开发实质上是多语言混淆的 ，差别语言的语法特征、语料规模和应用场景差别重大 。若是忽略这些差别 ，笼统地应用通用的 Scaling Laws ，往往会导致性能展望误差和算力铺张 。
为了突破这一黑盒 ，研究团队泯灭了相当于 33.6 万个 H800 GPU 时 ，举行了凌驾 1000 次实验 。研究笼罩了从 0.2B 到 14B 的模子参数规模 ，以及高达 1T 的训练数据量 ，系统性地对 Python、Java、JavaScript、TypeScript、C#、Go、Rust 这七种主流语言举行相识构 。这项事情的焦点孝顺在于建设了区分语言特征的 Scaling Laws ，并据此提出了一套数学可解的最优数据配例如案 。
论文：《Scaling Laws for Code: Every Programming Language Matters》论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.13472
图 1：论文提出的多语言 Scaling Law 与古板匀称漫衍基线的 Loss 比照 。蓝色曲线显示 ，基于本文要领优化的模子在相同算力下能一连获得更低的 Loss)
语言特异性：Python 潜力重大 ，Rust 快速收敛
图 2：七种编程语言各自自力的 Scaling Law 曲线 ？梢钥吹 Python（左上）的曲线斜率更险要 ，而 Rust（右下）则更早趋于平缓)
协同效应矩阵：语言间的 “近亲滋生” 与 “非对称相助”
在现实预训练中 ，我们很少只训练单语言模子 。那么 ，混淆多种语言训练是否保存 “协同效应”（Synergy）？研究团队构建了一个详尽的协同增益矩阵 ，量化了引入辅助语言对目口号言性能的影响 。
实验发明 ，绝大大都语言都能从多语言混淆训练中获益 ，且收益巨细与语法相似度高度相关 。例如 ，Java 与 C#、JavaScript 与 TypeScript 这类语法结构高度相似的语言对 ，在混淆训练时体现出极强的正向迁徙效果 。
更有趣的是 ，这种迁徙往往是非对称的 。Java是多语言训练的最大受益者 ，险些与任何语言混淆都能大幅降低其 Loss ，这可能是由于 Java 作为成熟的面向工具语言 ，能从其他语言的范式中罗致通用逻辑 。而Python虽然是代码领域的通用 “供体”（资助其他语言提升） ，但其自身从其他语言获得的收益却相对有限 ，甚至在某些混淆比例下会泛起稍微的负迁徙 。这一发明提醒我们 ，在构建语料库时需要细腻设计混淆战略 ，而非盲目地 “大杂烩” 。
表 1：协同增益矩阵 。红色越深代表辅助语言（列）对目口号言（行）的提升越大 。Java 所在的行显示出它能从所有辅助语言中获得显著收益)
跨语言对齐战略：并行配对引发 Zero-Shot 能力
除了单语言天生 ，跨语言翻译（如 Java 转 Python）也是代码模子的主要能力 。论文比照了两种数据组织战略：古板的“随机打乱”（Random Shuffling）和“并行配对”（Parallel Pairing）—— 即将一段代码与其翻译版本拼接在统一个 Context 中输入模子 。
实验效果批注 ，并行配对战略在所有模子规模上均显著优于基线 。这种战略现实上使用了模子的长上下文窗口 ，构建了隐式的文档级对齐信号 。更要害的是 ，这种战略引发了模子在Zero-Shot（零样本）偏向上的泛化能力 。例如 ，模子仅训练了 Python?Java 和 Python?Go 的配对数据 ，但在测试从未见过的 Java?Go 翻译使命时 ，基于并行配对训练的模子体现出了惊人的组合泛化能力 。这证实晰通过构建以 Python 为枢纽的平行语料 ，可以有用拉齐差别编程语言的向量空间 。
图 4：三种战略在跨语言翻译使命上的体现比照 。绿色线条代表的并行配对战略（Prompt-based Concatenation）在各偏向上均取得最低 Loss)
最优 Token 分派指南：基于边际效用的经济学
基于上述发明 ，论文提出了“科学配比的多语言 Scaling Law”（Proportion-dependent Multilingual Scaling Law） 。这不但是一个理论公式 ，更是一套指导算力投资的行动指南 。
在总算力牢靠的约束下 ，古板的匀称分派并非最优解 。最优战略应遵照边际效用最大化原则：
重仓高潜力语言：大幅增添Python的 Token 占比 ，由于它的 Scaling 指数高 ，投入更大都据能带来一连的性能爬坡 。平衡高协同组合：使用JavaScriptTypeScript的互补性 ，坚持两者适度的比例以最大化协同增益 。削减早熟语言投入：适当镌汰RustGo的数据占比 。由于它们收敛快 ，过多的数据投入只会带来边际收益的快速衰减 ，不如将这部分算力转移给更难学的语言 。
实验验证显示 ，接纳这种 “指导式分派” 战略训练出的 1.5B 模子 ，在多语言代码天生（MultiPL-E）和翻译使命上 ，均稳固优于匀称分派的基线模子 ，且没有任何一种语言因数据镌汰而泛起显著的性能退化 。
图 5：基线战略 vs 优化后的 Token 分派计划 ； Scaling Law 的建议大幅增添了 Python（蓝色）的占比 ，同时削减了 Rust（橙色）和 Go（青色）的占比)
总结与启示
这项事情是代码大模子领域一次主要的 “去魅” 历程 。它用详实的数据证实 ，编程语言在模子训练的视角下绝非同质 。
关于致力于训练 Code LLM 的团队而言 ，这意味着数据工程的重点应从纯粹的 “洗濯与去重” 转向更宏观的 “因素配比” 。明确差别语言的 Scaling 特征（是像 Python 一样潜力重大 ，照旧像 Rust 一样迅速饱和）以及它们之间的协同关系 ，能够资助我们在有限的算力预算下 ，训练出综合代码能力更强的基座模子 。这不但是算法的优化 ，更是资源设置效率的提升 。
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