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近日，CodeGeeX 模型迭代 v1.5 版本上线，用户反馈模型成果和应用效率较之前有大幅晋升。
恰逢 CodeGeeX 团队在 arxiv 上公布了论文，具体介绍了 CodeGeeX AI 编程辅助工具背地的代码生成大模型的架构、训练过程及推理减速等工作。
明天咱们对这篇论文的外围信息进行解读，让更多的开发者理解 CodeGeeX 背地大模型的演进历程，以便更好的应用 CodeGeeX 作为开发者新一代的生产力工具。
基于 Transformer 的技术展示代码生成后劲
机器是否可能依据人类用意的形容，例如“编写一个阶乘函数”，主动生成解决该需要的可执行程序？这就是主动程序编写的问题，自 20 世纪 60 年代计算机科学的晚期就开始了各种摸索。
从「LISP-based pioneering deductive synthesis approaches」到「Modern Program Synthesis Systems」，再到通过深度神经网络进行摸索，为了使机器可能主动编写正确的程序，研究者们始终在寻找正确的方向。
直到 2020 年，基于 Transformer 的技术开始展现出主动生成代码的后劲，这些生成的代码既有语法正确性又具备上下文的一致性。紧接着，大规模语言模型，遇到了大规模开源代码数据，代码生成的停顿再次失去了显著的推动。
在这当中，十分值得咱们留神的是：OpenAI 的 Codex 模型，具备 120 亿（12B）参数。在 2021 年，首次展现出了在数十亿行公共代码上进行预训练后，大型代码生成模型的后劲。通过应用生成式预训练（GPT）策略，Codex 以很高的概率解决 Python 入门级编程问题。尔后，大型预训练的代码模型，失去了宽泛倒退。
CodeGeeX 模型的 3 个重要特点
本文的主人公：CodeGeeX 模型，是一个具备 130 亿参数的多编程语言代码生成预训练模型，齐全应用国产平台和框架实现，在 20 多种编程语言的代码语料库历时两个月训练而成。
CodeGeeX 对代码主动生成的钻研，在大语言模型正确的方向下，又与 Codex 有所不同，具备本人的特点：
首先，CodeGeeX 自身以及如何预训练这种规模的代码模型都是开源的，这有助于了解和推动预训练代码生成模型的倒退。CodeGeeX 还反对在 Ascend 和 NVIDIA GPU 上进行跨平台推理。
其次，除了像 Codex 和其余工具一样反对代码生成和代码补全之外，CodeGeeX 还反对代码解释和多语言之间的代码翻译工作。
第三，它在相似规模的出名多语言代码生成模型中，具备统一的性能劣势，这些出名模型包含 CodeGen-16B, GPT-NeoX-20B, InCode-6.7B, and GPT-J-6B 等。
CodeGeeX 还在多个 IDE 中构建了收费的 CodeGeeX 插件，包含 Visual Studio Code、JetBrains IDEs 和 Tencent Cloud Studio（Web IDE）。
它反对几种不同的模式——代码主动补全、函数级别生成、代码翻译、代码解释和可自定义提醒，以帮忙用户实时实现编程工作。
公布以来，每天都有数万名沉闷用户，每个用户均匀每个工作日发动 250 多个 API 调用。截至本文撰写时，CodeGeeX 模型每周生成 47 亿个 token。咱们的用户调研表明，83.4% 的用户认为 CodeGeeX 进步了他们的编程效率。
CodeGeeX 取得 HumanEval- X 的充沛验证
除了 CodeGeeX 模型外，团队还构建了多编程语言代码生成评估基准 HumanEval-X。HumanEval- X 是第一个反对性能正确性评测的多语言、多任务的基准，蕴含 820 个人工编写的高质量代码生成题目、测试用例与参考答案，笼罩 5 种编程语言（Python、C++、Java、JavaScript、Go），反对代码生成与代码翻译能力的评测。CodeGeeX 模型的能力在 HumanEval- X 失去充沛验证。
论文全文见：https://arxiv.org/abs/2303.17568
点击浏览原文，理解并试用基于 CodeGeeX 大模型的 AI 编程辅助工具（VS Code 插件，JetBrains IDEs 插件）：https://codegeex.cn