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国产 AI 辅助编程工具 CodeGeeX 是一个应用 AI 大模型为基座的辅助编程工具，帮忙开发人员更快的编写代码。能够主动实现整个函数的编写，只须要依据正文或 Tab 按键即可。它曾经在 Java、JavaScript 和 Python 等二十多种语言上进行了训练，并基于大量公开的开源代码、官网文档和公共论坛上的代码来优化本人的算法。CodeGeeX作为一款中国原创的 AI 辅助编程工具，当初收费提供给所有开发者应用，同时齐全开源，程序员应用普遍认为编写代码的效率晋升 2 倍以上。
外围性能包含：代码生成与智能补全、主动为代码增加中英文正文、在不同编程语言的代码之间实现精确翻译，包含刚刚更新的“Ask CodeGeeX”性能，是将智能问答模式，交融到理论开发场景中，让开发者更专一和沉浸于编程，不必来到以后 IDE 的编程环境，就能够边写代码边和 AI 对话，实现针对编程问题的智能问答。无需 waitlist，立即就能尝鲜这些外围性能！
大家看看在 CodeGeeX 上的体验是怎么的：
这里举荐各位收费下载应用 AI 辅助编程工具CodeGeeX。
CodeGeeX的背地，是一个开源的大规模多语言代码生成模型。这个模型最大的特点就是全国产化实现。CodeGeeX 连贯了自然语言到代码的一个交互过程，用户是通过写正文的模式让它生成特定的代码，也能够把一种语言的代码翻译成另外一种语言的代码，或者为已有的代码加上一些正文。2022 年 9 月 CodeGeeX 开源插件收费凋谢应用，目前曾经有 10 万 + 程序员装置应用，下载量超过 270 万 + 次，每天为程序员生成超过数百万行代码。
那么，CodeGeeX背地的大规模多语言代码生成预训练模型是如何从 0 到 1 建设起来的？次要有以下几个步骤：
第一，大规模代码数据收集。训练的数据次要分为两个部位：一是，开源数据集。比方 The Pile 里的代码子集，以及 CodeParrot (Python）等；二是，额定爬取数据。从 GitHub 上爬优质的开源仓库并照一系列规定荡涤数据。最终整个语料库有 23 种编程语言，涵盖 Python，Java，C++，JavaScript，C，Go，HTML，Rust，C# 等支流语言，数据量超过 1580 亿 token。接下来，数据处理模式也非常简单，首先，将代码数据分词并标识符化，行将代码片段进行分词，失去 token 序列，再将 token 对应到词表中的 ID，失去 ID 序列；其次，就是为不同语言的文件加上语言标签，在通过充沛的学习当前，二十几种语言的语法模型是能够齐全把握。
第二，CodeGeeX 模型架构。CodeGeeX 模型基于 GPT 架构的自回归模型，由 40 层 transformer 组成，总计参数量达 130 亿。它应用自然语言或代码 token 作为输出，输入下一个 token 的概率，反对各种编程语言相干的上游工作，如代码生成、代码补全、代码翻译、代码正文等。同时，在架构实现的过程中做了许多设计，包含每一个算子须要用哪些精度，能力保障模型训练的稳定性等等。
第三，CodeGeeX模型训练。CodeGeeX基于华为 Mindspore 框架实现，总共用到了 1536 张昇腾 910AI 处理器，相当于 1500 多张 GPU，进行了长达两个月的训练。在混合精度训练方面，大部分的参数是用 FP16 作为精度，但在以往的实际中发现，如果全副的参数都是 FP16，在一些计算的节点上有些算子很容易有一个精度溢出，模型就会训崩掉，所以在 Layernorm、Softmax 中央会应用 FP32 保障稳定性。同时，训练采纳了一个并行训练的策略，就是 192 路数据并行和 8 路模型并行。在漫长训练之后，CodeGeeX 训练了 8500 亿的 token，基本上把 GitHub 上爬到的代码全副都见过了一遍。
第四，CodeGeeX 模型评估。如何正确评估代码生成的性能？过来比拟罕用多语言代码基准 CodeXGLUE，XLCoST 均应用 CodeBLEU/BLEU 作为评估指标，它其实是在算一个语义相似性，但在代码工作上并不能正确反映生成代码的品质，已不满足以后评估代码生成模型的需要。在模型评估上，CodeGeeX 把 HumanEval 数据集，也就是一个已有的 Python 数据集，扩大到了更多的语言上，包含 C++、Java、JavaScript、Go 等，造成了 HumanEval-X。这个数据集的特点就是，给模型输出包含必要的援用文件、形容做的是什么工作，而后可能会有一两个输入输出的例子让模型去把函数补全，就能够用曾经写好测试代码和测试用例去做一个自动化测试，就晓得模型写进去的代码到底正不正确。能够说，CodeGeeX 是目前均匀性能最好的开源多语言代码生成模型。
第五，CodeGeeX代码生成插件。将来让 CodeGeeX 模型真正实用化，开发了 VS Code/Jetbrains 上的主动代码生成插件，提供多种交互模式，反对代码生成、补全、翻译、正文等性能，收费应用，更好辅助程序员开发。咱们对上百名用户进行问卷调研，涵盖前后端工程师、算法工程师、学生、研究者等，83.4% 的用户认为CodeGeeX 插件有助于进步编程效率，但具体进步了多少还有待进一步钻研。同时，不同语言上的体现是不一样的，比方 PHP 语言就会弱一些，这也是今后晋升的指标，争取在更多的语言上达到更好的成果。
第六，CodeGeeX 开源开发计划。CodeGeeX 尽管是在昇腾上训练，但也移植到了英伟达，实现跨平台模型代码训练、微调、推理、测评代码等等，用户能够在官网申请下载，在本地就能够部署起一套跟CodeGeeX 基本上一样的一套流程。
像 MicroSoft Copilot、GitHub Copilot X、CodeGeeX 在 AIGC 利用场景会越来越多，并且极大地提高生产力。能够预感，人类正在减速通向 AGI 时代，在接下来几个月内必定有更多的产品状态进去，不必放心，拥抱变动就能够了。
