在自然語言處理領(lǐng)域，常用語言模型(LMs)可以實現(xiàn)為字符(tokens)序列分配概率。

　　最近，LMs 還在對編程語言編寫的源代碼進行建模方面表現(xiàn)出強大的性能，擅長從自然語言描述中完成和生成代碼。

　　在基于人工智能的編程支持下，目前最先進的大型語言模型的編寫代碼能力已經(jīng)有了巨大改進。

　　AI 自動寫代碼的潛力

　　代碼生成 AI 模型的好處是顯而易見的，它可以降低開發(fā)成本，同時允許編碼人員專注于創(chuàng)造性的、重復(fù)性較低的任務(wù)。也正因如此，越來越多的組織正在探索代碼生成人工智能。

　　Codex 是其中之一。它是 OpenAI 推出的新的深度學(xué)習(xí)驅(qū)動平臺，可自動編寫能夠正常工作的軟件代碼。該系統(tǒng)以大量公開代碼作為語料庫進行了訓(xùn)練，是 GitHub Copilot 上的一個功能，可幫助程序員自動改進或更新軟件。

　　DeepMind 出品的 AlphaCode 也是最早與人類程序員競爭的代碼生成系統(tǒng)之一。編程競賽平臺 Codeforces 上舉辦的編程競賽中，DeepMind 表示，與 5000 多名程序員競爭，AlphaCode 的平均排名在前 54.3% 之內(nèi)。

　　目前，OpenAI 和 Alphabet 支持的 DeepMind 等機構(gòu)已經(jīng)開發(fā)出強大的代碼生成 AI，但這些最強大的系統(tǒng)并沒有開源。例如，Codex 只允許在收費情況下，通過黑箱 API 調(diào)用模型的輸出，但不允許訪問模型的權(quán)重或訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

　　也就是說，盡管語言模型在編碼方面取得了巨大的成功，但由于性能最好的語言模型沒有開源，這就限制了資源缺乏的公司在該領(lǐng)域的研究，例如，研究人員無法對模型進行微調(diào)在源代碼實現(xiàn)之外的任務(wù)或領(lǐng)域中使用。而且無法訪問模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也限制了研究人員研究模型的其他重要特性，例如可解釋性、為了實現(xiàn)高效應(yīng)用的模型蒸餾，以及引入檢索等額外功能。

　　GPTNeo、GPT-J 和 GPT-NeoX 是三種公開可用的預(yù)訓(xùn)練語言模型，其規(guī)模涵蓋中等到大型。通過在新聞文章、互聯(lián)網(wǎng)論壇和少數(shù)(GitHub)軟件庫等大量數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練，這些語言模型能夠以較快的速度生成源代碼。另外還有一些僅在源代碼上訓(xùn)練的開源語言模型，例如 CodeParrot 模型是在 180 GB 大小的 Python 代碼上訓(xùn)練的。

　　由于這些模型的大小和訓(xùn)練策略各不相同，而且沒有完善的實驗比較，還不清楚建模方法和訓(xùn)練策略對語言模型的影響。

　　例如，我們無法知道 Codex 和其他自用模型訓(xùn)練使用的實際數(shù)據(jù)集。而且一些開源模型是在大量自然語言和代碼上進行訓(xùn)練，而另一些(例如 CodeParrot)則只在一種編程語言的代碼上訓(xùn)練。

　　不過，使用不同編程語言中相似的關(guān)鍵字和特征，使得多語言模型的泛化能力較強，這一點在多語言模型的實際使用中得到證明。也就是說，多語言 LMs 具有跨語言使用、優(yōu)于單語言模型的優(yōu)點。

　　PolyCoder 問世

　　最近，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(Carnegie Mellon University)的研究人員發(fā)表了一篇論文 A SYSTEMATIC EVALUATION OF LARGE LANGUAGE MODELS OF CODE ，對比了現(xiàn)有的跨編程語言的編寫代碼模型——Codex、GPT-J、GPT-Neo、GPT-NeoX 和 CodeParrot。通過對多個模型的比較和分析，這個團隊希望為代碼建模設(shè)計決策提供更多啟發(fā)。

　　他們首次證明了，大型的開源語言模型都不僅僅在幾種編程語言的代碼上進行訓(xùn)練。

　　這篇論文中，他們還提出一個基于 OpenAI 的GPT-2語言模型的模型PolyCoder。該模型在包含 249 GB 代碼的數(shù)據(jù)庫上進行了 12 個編程語言。

　　雖然 PolyCoder 在每項任務(wù)中都無法與頂級代碼生成器的性能相媲美，但研究人員聲稱，PolyCoder 能夠以比所有已知模型更高的準確度用 C 語言編寫，包括 Codex 在內(nèi)。

　　首先，該團隊對 PolyCoder、開源模型和 Codex 的訓(xùn)練和測試設(shè)置進行對比研究。

　　其次，使用 HumanEval 基準研究各種模型大小、訓(xùn)練步驟，以及不同的溫度對模型生成代碼質(zhì)量的影響。

　　最后，由于 HumanEval 只能評估自然語言到 Python 語言的生成結(jié)果，所以他們創(chuàng)建了一個 12 種語言的測試數(shù)據(jù)集，用來評估各種模型的性能。

　　研究人員發(fā)現(xiàn)，盡管 Codex 模型表面上只能處理 Python 語言，但它在其他編程語言中的表現(xiàn)也很不錯，超過了在 Pile 上訓(xùn)練的 GPT-J 和 GPT-NeoX 模型。但是在 C 語言中，PolyCoder 模型的性能比其他所有模型(包括 Codex)的都好。

　　而且在 C、JavaScript、Rust、Scala 和 TypeScript 語言中，PolyCoder 比同樣大小的開源模型 GPT-Neo 2.7B 相比性能更好。

　　但在 C 語言之外的 11 種語言上，其他的開源模型，包括 Polycoder 的表現(xiàn)低于 Codex。這是因為 Polycoder 是在數(shù)據(jù)不平衡的混合語言上訓(xùn)練的，而且 C++和 C 語言是有相關(guān)性、且在訓(xùn)練語料中最普遍的兩種語言。所以 C 語言的數(shù)據(jù)量更大，PolyCoder 模型就認為 C 是“首選”的編程語言。但 C++語言更為復(fù)雜，并且 Codex 擁有更大的上下文窗口(4096 vs. PolyCoder 的 2048)，或者因為 Codex 是在更多的 C++訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練出來的，所以導(dǎo)致 Codex 在 C++上的表現(xiàn)優(yōu)于 PolyCoder。

　　總而言之，這項研究中研究人員對大量語言模型的編碼能力進行了全面實驗。一般來說，更大的模型和更多的訓(xùn)練時間有利于提高模型性能。GPT-superior Neo 模型在某些語言中的性能表明，對自然語言文本和代碼的訓(xùn)練有助于對代碼進行建模。

　　而 PolyCoder 則是用于編碼的大規(guī)模開源語言模型，在 12 種不同的編程語言代碼上訓(xùn)練而得，它的發(fā)布有助于未來在該領(lǐng)域的研究。雖然 PolyCoder 在每項任務(wù)中的性能都無法與頂級代碼生成器相媲美，但研究人員聲稱，PolyCoder 能夠以比包括 Codex 在內(nèi)的所有已知模型以更高的準確度用 C 語言編寫代碼。
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