一、結(jié)論寫在前面

論文標(biāo)題：Arctic-SnowCoder: Demystifying High-Quality Data in Code Pretraining

論文鏈接：??https://arxiv.org/pdf/2409.02326??

高質(zhì)量數(shù)據(jù)對于語言模型的有效預(yù)訓(xùn)練至關(guān)重要。然而，“高質(zhì)量”的精確定義仍未得到充分探索。

聚焦于代碼領(lǐng)域，論文引入了Arctic-SnowCoder-1.3B，這是一個數(shù)據(jù)高效的基礎(chǔ)代碼模型，通過三個階段的逐步精煉數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，共處理了555B token：(1) 使用500B個標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量代碼token進(jìn)行通用預(yù)訓(xùn)練，經(jīng)過基本過濾、去重和去污染預(yù)處理；(2) 使用50B個高質(zhì)量token進(jìn)行持續(xù)預(yù)訓(xùn)練，這些token從第一階段中通過BERT風(fēng)格的質(zhì)量注釋器選出，該注釋器經(jīng)過訓(xùn)練以區(qū)分優(yōu)質(zhì)代碼與隨機(jī)數(shù)據(jù)，使用從高質(zhì)量代碼文件中提取的正例，以及來自Magicoder和StarCoder2-Instruct的指令數(shù)據(jù)；(3) 使用5B個合成數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)由Llama-3.1-70B使用第二階段數(shù)據(jù)作為種子生成，采用Magicoder的預(yù)訓(xùn)練方法。

僅僅訓(xùn)練有限數(shù)據(jù)集，Arctic-SnowCoder-1.3B在BigCodeBench上取得了SOTA的結(jié)果，這是一個專注于實際和具有挑戰(zhàn)性的編程任務(wù)的編碼基準(zhǔn)，在訓(xùn)練了小于等于 1T tokens的類似大小的模型中。特別是，它比Phi-1.5-1.3B [20]高出36%。盡管訓(xùn)練數(shù)據(jù)量為555B tokens，與其他在萬億tokens上訓(xùn)練的最先進(jìn)的小型代碼模型相比，Arctic-SnowCoder在多個基準(zhǔn)測試中達(dá)到了或超過了這些模型的性能。

例如，Arctic-SnowCoder-1.3B在所有評估的基準(zhǔn)測試中擊敗了StarCoderBase-3B，后者訓(xùn)練數(shù)據(jù)超過1T tokens。Arctic-SnowCoder-1.3B在HumanEval+ （28.0 vs. 27.4）上優(yōu)于StarCoder2-3B，后者訓(xùn)練數(shù)據(jù)超過3T tokens，這是一個評估函數(shù)級代碼生成的基準(zhǔn)，同時在BigCodeBench（19.4 vs. 21.4）上保持競爭力。論文進(jìn)行了全面的消融研究，以驗證訓(xùn)練Arctic-SnowCoder背后的設(shè)計決策：    

?首先，論文的研究結(jié)果表明，在一般預(yù)訓(xùn)練中，將文件級數(shù)據(jù)按編程語言劃分成倉庫后，顯著優(yōu)于僅按倉庫名稱分組數(shù)據(jù)的方法。

?此外，論文確定了最佳的學(xué)習(xí)率計劃，包括重新預(yù)熱階段后進(jìn)行線性衰減，以及在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練期間高質(zhì)量數(shù)據(jù)的理想重復(fù)次數(shù)，論文發(fā)現(xiàn)是四次。

?更重要的是，論文對基于模型的質(zhì)量注釋器的比較，這些注釋器在各種數(shù)據(jù)組合上進(jìn)行訓(xùn)練，強(qiáng)調(diào)了預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與下游任務(wù)的對齊對于實現(xiàn)卓越性能至關(guān)重要。

圖1：Arctic-SnowCoder-1.3B的三階段預(yù)訓(xùn)練，逐步使用更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。

二、論文的簡單介紹

2.1 論文的背景

預(yù)訓(xùn)練LLMs通常依賴于大量數(shù)據(jù)。在代碼等專業(yè)領(lǐng)域，這種對數(shù)據(jù)量的重視尤為明顯，研究人員通過抓取GitHub等平臺獲取大量代碼預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。然而，最近的研究越來越表明，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)對于有效的預(yù)訓(xùn)練至關(guān)重要, 包括代碼領(lǐng)域。

在通用領(lǐng)域，研究人員探索了多種技術(shù)來策劃高質(zhì)量的語言模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。FineWeb-Edu使用基于Snowflake-arctic-embed-m嵌入構(gòu)建的線性回歸器來評估網(wǎng)頁的教育價值并選擇高質(zhì)量內(nèi)容，而DCLM方法則采用基于fastText的過濾器，該過濾器在高質(zhì)量在線資源和指令數(shù)據(jù)的正例以及隨機(jī)負(fù)例網(wǎng)頁上進(jìn)行訓(xùn)練，以識別高質(zhì)量文本。與使用未過濾的大規(guī)模數(shù)據(jù)集相比，這些基于模型的質(zhì)量過濾器顯著提高了語言模型在下游任務(wù)中的性能。

同樣，研究人員也認(rèn)識到高質(zhì)量代碼數(shù)據(jù)對于預(yù)訓(xùn)練的重要性，Phi-1使用隨機(jī)森林分類器在Code-Gen嵌入上選擇教育性代碼樣本，DeepSeek-Coder-V2采用多階段fastText管道來召回與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的代碼數(shù)據(jù)和GitHub上的高質(zhì)量代碼，實現(xiàn)了最先進(jìn)的編碼性能。    

在本文中，論文介紹了Arctic-SnowCoder-1.3B，這是一個高性能的小型代碼模型，通過一種新穎的三步訓(xùn)練方法創(chuàng)建，專注于數(shù)據(jù)質(zhì)量的逐步提升。得益于這種方法，Arctic-SnowCoder-1.3B在所有評估的基準(zhǔn)測試中均優(yōu)于StarCoderBase-3B [19]，并在復(fù)雜且實用的BigCodeBench基準(zhǔn)測試 [46] 上超越Phi-1.5-1.3B [20] 36%，該基準(zhǔn)對實際編程至關(guān)重要。

2.2 論文的方法--Arctic-SnowCoder

這里論文將詳細(xì)解釋Arctic-SnowCoder-1.3B的訓(xùn)練方法，如圖1所示。論文首先討論原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)的組成（見圖1），然后概述通用預(yù)訓(xùn)練階段。接下來，論文描述使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)的協(xié)同預(yù)訓(xùn)練過程，最后，論文詳細(xì)闡述使用合成數(shù)據(jù)的增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練。模型架構(gòu)基于Llama-2，具體細(xì)節(jié)見表1。

表1：Arctic-SnowCoder的模型架構(gòu)細(xì)節(jié)。

2.2.1原始數(shù)據(jù)

用于訓(xùn)練Arctic-SnowCoder-1.3B的原始預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)僅包含代碼，主要來源于用于訓(xùn)練Snowflake Arctic的編碼數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)結(jié)合了The Stack v1和GitHub爬取數(shù)據(jù)的清洗后版本。從這些數(shù)據(jù)中，論文選擇了18種流行的編程語言進(jìn)行訓(xùn)練，類似于StarCoder2-3B。這些語言包括Python、Java、C++、C 、JavaScript、PHP、C#、Go、TypeScript、SQL、Ruby、Rust、Jupyter Notebook、Scala、Kotlin、Shell、vart、Swift，總計400B唯一token。

2.2.2 通用預(yù)訓(xùn)練

在通用預(yù)訓(xùn)練階段，模型使用Adam進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練500B token，序列長度為8192，批量大小為512。學(xué)習(xí)率在600次迭代后進(jìn)行線性預(yù)熱，隨后遵循余弦衰減。論文設(shè)置最大學(xué)習(xí)率為5.3x 10^{-4}，最小學(xué)習(xí)率為5.3 x 10^{-5}，這一設(shè)置參考了DeepSeek-Coder。在此階段，論文使用了全部400B原始數(shù)據(jù)，未進(jìn)行額外的質(zhì)量過濾。論文首先按編程語言對代碼文件進(jìn)行分區(qū)，按倉庫進(jìn)行分組，然后以隨機(jī)順序連接它們，類似于StarCoder2的方法。論文展示了首先按編程語言對代碼文件進(jìn)行分區(qū)的優(yōu)勢。論文將此階段生成的模型命名為Arctic-SnowCoder-alpha。    

2.2.3 高質(zhì)量數(shù)據(jù)繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練(Continued pretraining)

在通用預(yù)訓(xùn)練之后，論文使用從相同原始預(yù)訓(xùn)練語料庫中提取的50B高質(zhì)量token繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練Arctic-SnowCoder-alpha。這50B高質(zhì)量token是通過將12.5B個由論文的代碼質(zhì)量注釋器評分的前百分位代碼文件token重復(fù)4次形成的。

受FineWeb-Edu和DCLM的啟發(fā)，論文在基于BERT的先進(jìn)嵌入模型Snowflake-arctic-embed-m之上訓(xùn)練了一個線性分類頭。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括30萬個正樣本，采樣自22萬個高質(zhì)量開源代碼文件、8萬個來自Magicoder和StarCoder2-Instruct的高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)，以及從預(yù)訓(xùn)練語料庫中隨機(jī)選擇的300個代碼文檔。

關(guān)于代碼質(zhì)量的先前研究，如Phi-1，往往過分強(qiáng)調(diào)代碼的“教育價值”，使模型偏向于像HumanEva這樣的簡單基準(zhǔn)。論文展示了論文的注釋方法能夠帶來更平衡的模型能力提升。

此外，鑒于這些代碼文檔通常超過1000個token，超過了BERT的512個token的上下文窗口大小，論文改進(jìn)了FineWeb-Edu的流程，通過平均質(zhì)量注釋器產(chǎn)生的頂部、中部和底部部分的分?jǐn)?shù)來計算每個文件的分?jǐn)?shù)。在此階段，論文從0到最大預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)率5.3x 10^{-4}進(jìn)行1000次迭代的學(xué)習(xí)率預(yù)熱，隨后進(jìn)行線性衰減至0。此階段生成的模型稱為Arctic-SnowCoder-beta。

2.2.4 使用合成數(shù)據(jù)增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練

在增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練階段，論文利用Llama-3.1-70B-Instruct 生成比持續(xù)預(yù)訓(xùn)練階段更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并將Python混合比例提高到約50%，同時保持其他語言的比例不變。Phi-1 [13]表明，類似教科書的合成預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以顯著提升模型性能。

然而，過度依賴此類數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致模型分布偏斜，從而可能損害其在實際編碼任務(wù)中的有效性。例如，論文后面展示的，Phi-1.5在HumanEvalt和MBPP+上表現(xiàn)出色，這些任務(wù)類似于教科書練習(xí)，但在BigCodeBench [46]中更復(fù)雜和實用的編碼任務(wù)上表現(xiàn)較差。為了解決這個問題，論文改編了Magicoder的OSS-Instruct方法用于預(yù)訓(xùn)練。最初，OSS-Instruct旨在通過提示模型創(chuàng)建受開源代碼片段啟發(fā)的問答對來生成現(xiàn)實的指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)。

相比之下，論文通過使用Llama-3.1-70B-Instruct生成高質(zhì)量和面向問題解決的代碼文件來生成高質(zhì)量的合成預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些代碼文件以持續(xù)預(yù)訓(xùn)練階段中評分最高的代碼文檔為種子。后面論文展示了每個預(yù)訓(xùn)練階段都顯著優(yōu)于前一個階段，突顯了逐步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的有效性。

2.3 論文的效果

這里論文將Arctic-SnowCoder與最先進(jìn)的小型語言模型進(jìn)行比較，并展示了每個預(yù)訓(xùn)練階段的性能提升，評估了兩種形成通用預(yù)訓(xùn)練中倉庫級別數(shù)據(jù)的策略，并對持續(xù)預(yù)訓(xùn)練中的設(shè)計選擇進(jìn)行了詳細(xì)的消融分析。    

2.3.1 實驗設(shè)置

論文考慮以下四個多樣化的編程基準(zhǔn)，以全面評估不同代碼模型的代碼生成能力：

?HumanEval+和MBPP+ 。HumanEval和MBPP是用于函數(shù)級代碼生成的兩個最廣泛使用的基準(zhǔn)。論文采用了EvalPlus增強(qiáng)的版本，提供了80倍/35倍的更多測試用例以進(jìn)行嚴(yán)格評估。HumanEvalt和MBPP+分別包含164和378個編碼問題。

?EvoEval 是一個程序合成基準(zhǔn)測試套件，通過將現(xiàn)有基準(zhǔn)測試演化為不同的目標(biāo)領(lǐng)域而創(chuàng)建。論文采用了其五個默認(rèn)的轉(zhuǎn)換類別，即困難、創(chuàng)造性、微妙、組合和工具使用，總計500個任務(wù)。

?BigCodeBench 通過實際且具有挑戰(zhàn)性的編程任務(wù)評估語言模型。它包含1140個編程任務(wù)，每個任務(wù)都是通過人類與語言模型的協(xié)作創(chuàng)建的，任務(wù)質(zhì)量由人類專家保證。        

2.3.2 基線比較與三階段預(yù)訓(xùn)練的有效性

表 2 ：將Arctic-SnowCoder與最先進(jìn)的小型語言模型 ( \mathrm{< 3 B} ) 進(jìn)行比較，按訓(xùn)練計算量 > 1T 標(biāo)記進(jìn)行劃分。Arctic-SnowCoder-alpha和Arctic-SnowCoder-beta分別是通用預(yù)訓(xùn)練和繼續(xù)使用高質(zhì)量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練后的檢查點(diǎn)。Arctic-SnowCoder是使用合成數(shù)據(jù)增強(qiáng)預(yù)訓(xùn)練后的最終檢查點(diǎn)。

表2展示了多種小型語言模型（參數(shù)少于3B）在多個編碼基準(zhǔn)上的綜合比較，按其訓(xùn)練計算是否超過1T tokens進(jìn)行分類。值得注意的是，Arctic-SnowCoder表現(xiàn)出色，特別是在其有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)下。Arctic-SnowCoder-1.3B在BigCodeBench上達(dá)到了與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不超過1T token的同類模型相比的最新性能，顯著優(yōu)于StarCoderBase-3B、SmolLM-1.7B和Phi-1.5-1.3B。特別是，盡管Phi-1.5-1.3B在“教科書式”基準(zhǔn)測試如HumanEval+、MBPP+和EvoEval上具有優(yōu)勢，但Arctic-SnowCoder-1.3B在更復(fù)雜和實用的Big-CodeBench上以36%的優(yōu)勢超越了Phi-1.5-1.3B。    

此外，Arctic-SnowCoder-1.3B在所有評估基準(zhǔn)上均擊敗了StarCoderBase-3B，后者是StarCoder2-3B的前身，訓(xùn)練數(shù)據(jù)為1T tokens。盡管僅訓(xùn)練了555B tokens，Arctic-SnowCoder-1.3B在HumanEvalt上與經(jīng)過更廣泛訓(xùn)練的模型如StarCoder2-3B、StableCode-3B、CodeGemma-2B-v1.0和Qwen1.5-1.8B相媲美甚至超越。在EvoEval和BigCodeBench上，Arctic-SnowCoder仍然具有競爭力。

此外，該表還突顯了Arctic-SnowCoder在其訓(xùn)練階段的持續(xù)改進(jìn)：Arctic-SnowCoder-alpha、Arctic-SnowCoder-beta和最終的Arctic-SnowCoder。每個階段都建立在前一階段的基礎(chǔ)上，Arctic-SnowCoder在所有基準(zhǔn)測試中均取得了最高分?jǐn)?shù)。這種穩(wěn)步提升強(qiáng)調(diào)了高質(zhì)量和合成數(shù)據(jù)在最終階段的關(guān)鍵作用。盡管從相同的數(shù)據(jù)開始，Arctic-SnowCoder的每次迭代都縮小了與最先進(jìn)模型的差距，展示了整體訓(xùn)練方法的有效性。

2.3.3 通用預(yù)訓(xùn)練中的倉庫級數(shù)據(jù)

在通用預(yù)訓(xùn)練階段，論文采用了StarCoder2的方法，通過隨機(jī)拼接文件內(nèi)容將文件級數(shù)據(jù)隨機(jī)分組到倉庫中。在表3中，論文研究了兩種方法：（1）僅按倉庫名稱對文件進(jìn)行分組，這意味著每個訓(xùn)練文檔可以是多語言代碼文件的混合，如果倉庫是用不同語言編寫的；（2）在將文件分組到倉庫之前，先按編程語言對文件進(jìn)行分區(qū)，這意味著每個訓(xùn)練文檔僅關(guān)注一種單一語言。

表3：兩種預(yù)訓(xùn)練方法對倉庫級別數(shù)據(jù)分組的比較。（1）“按倉庫分組”將每個倉庫視為一個可能混合多種語言的單一訓(xùn)練單元，以及（2）“按語言和倉庫分組”在按倉庫分組之前先按編程語言對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)。

論文可以觀察到，第二種方法，即論文在一般預(yù)訓(xùn)練中最終采用的方法，明顯優(yōu)于第一種方法。

2.3.4繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練中的設(shè)計選擇

在繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練中，論文從預(yù)訓(xùn)練語料庫中提取高質(zhì)量的token，并訓(xùn)練一個改進(jìn)的基礎(chǔ)模型。為了獲得高質(zhì)量的token，論文采用了基于模型的質(zhì)量標(biāo)注器。在本節(jié)中，論文實驗了各種設(shè)計選擇，包括標(biāo)注器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練中使用的學(xué)習(xí)率以及高質(zhì)量token的最佳重復(fù)次數(shù)。    

基于模型的質(zhì)量標(biāo)注器 類似于FineWeb-Edu ，論文在Snowf lake-arctic-embed-m嵌入模型之上訓(xùn)練一個線性頭來為每個代碼文件評分。在表4中，論文實驗了4種變體：

?ANN-EDU：論文提示Mixtral-8x7B-Instruct標(biāo)注每個代碼文件的教育價值（1到5）。使用400k標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個線性回歸頭。對于以下變體，類似于DCLM ，論文隨機(jī)采樣負(fù)文檔并僅更改正部分。使用線性分類頭。

?ANN-INs：正樣本是來自ANN-EDU的100k教育數(shù)據(jù)（3.5+）和來自Magicoder [41]和StarCoder2-Instruct [40]的100k高質(zhì)量指令數(shù)據(jù)的混合。

?ANN-HQ: 正樣本為220k開源、合成、高質(zhì)量代碼文件。

?ANN-HQINs: 正樣本為220k ANN-HQ訓(xùn)練數(shù)據(jù)與80k來自Magicoder[41]和StarCoder2-Instruct[40]的指令數(shù)據(jù)的混合。

表4: 通過應(yīng)用基于模型的質(zhì)量標(biāo)注器（使用不同配方訓(xùn)練）進(jìn)行10B繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練的下游性能比較

訓(xùn)練標(biāo)注器后，論文首先將每個標(biāo)注器應(yīng)用于整個預(yù)訓(xùn)練語料庫，為每個文件獲取一個分?jǐn)?shù)。與僅掃描前2k字符的FineWeb-Edu不同，論文掃描代碼文件的頂部、中部和底部部分，并平均這些分?jǐn)?shù)。然后，論文根據(jù)這些分?jǐn)?shù)按語言對代碼文件進(jìn)行排名，并選擇前百分位的文檔，直到達(dá)到大約10 B token。論文保持與預(yù)訓(xùn)練中使用的相同混合比例。表中顯示，結(jié)合高質(zhì)量文件和指令數(shù)據(jù)的ANN-HQINS實現(xiàn)了最佳的下游性能。

論文在圖2中進(jìn)行了額外的分析。對于每個標(biāo)注者，論文創(chuàng)建了一個驗證數(shù)據(jù)集，其中正樣本來自代碼解決方案基準(zhǔn)，負(fù)樣本來自訓(xùn)練期間未見過的隨機(jī)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。論文使用ROC-AUC [6]（受試者工作特征曲線下面積）分?jǐn)?shù)來評估標(biāo)注者在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)排名中的表現(xiàn)。該圖展示了每個基準(zhǔn)的ROC-AUC分?jǐn)?shù)與基準(zhǔn)通過率之間的相關(guān)性。幾乎一致的趨勢是：較高的ROC-AUC分?jǐn)?shù)導(dǎo)致更好的基準(zhǔn)性能。良好的ROC-AUC分?jǐn)?shù)表明標(biāo)注者有效地塑造了下游任務(wù)的分布。因此，高質(zhì)量的關(guān)鍵在于與下游應(yīng)用分布的對齊。    

圖2：注釋者ROC-AUC評分與基準(zhǔn)測試pass@1之間的相關(guān)性。

學(xué)習(xí)率調(diào)度 論文還在表5中研究了不同的學(xué)習(xí)率調(diào)度策略，包括（1）從最小預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)率線性退火至零，（2）使用最小預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)率的恒定調(diào)度，以及（3）重新預(yù)熱至最大預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)率后線性衰減至零。根據(jù)經(jīng)驗，論文發(fā)現(xiàn)重新預(yù)熱方法表現(xiàn)最佳，并在所有其他關(guān)于繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練的實驗中一致使用。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)重復(fù)次數(shù) 最后，論文將預(yù)訓(xùn)練的token范圍從10 B擴(kuò)展到50 B。剩下的一個問題是如何確定高質(zhì)量token的最佳重復(fù)次數(shù)。論文通過選擇由ANN-HQINS排名的前百分位token進(jìn)行實驗，重復(fù)次數(shù)從1到5，如表6所示。在這種情況下，前百分位token是最高質(zhì)量的token。例如，1 x 50B表示前50B token的一次重復(fù)，而4 X12.5B表示前12.5B token的四次重復(fù)，確保所選token的質(zhì)量最佳。

根據(jù)表中的結(jié)果，重復(fù)高質(zhì)量token四次（4 x 12.5B）在下游多個評估指標(biāo)中任務(wù)中表現(xiàn)最佳，四次重復(fù)（4 x 12.5B）在HumanEval和EvoEval中得分最高。兩次重復(fù)( 2 X25.0B )和三次重復(fù)( 3 X16.7B )也表現(xiàn)出強(qiáng)勁的性能，特別是在mbpp中。五次重復(fù)( 5 x10.0B )在MBPP中得分最高，但在總體指標(biāo)上未超過四次重復(fù)。一次重復(fù)( 1 x50.0B )與多次重復(fù)相比，改進(jìn)最小。

表6：使用ANN-HQINS在50B繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練中不同高質(zhì)量數(shù)據(jù)重復(fù)次數(shù)的下游性能。    

本文轉(zhuǎn)載自 ??AI帝國??，作者： 無影寺