时间：2022-10-09 17:11:42 | 浏览：3201
萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
比Codex还会写C语言的AI代码生成模型，现在开源了！
这段时间，用AI写代码可以说是大火，其中最著名的要属OpenAI的Codex和DeepMind的AlphaCode。
△基于Codex的Copilot
然而，这两个AI模型，全都没有开源：
其中AlphaCode只给出了一些测试样例，而Codex只开放了API。
为此，来自CMU的几个研究人员，用GPT-2搞出了一个名叫PolyCoder的AI代码生成模型，而且还是开源的。
据研究人员表示，虽然PolyCoder最大只有27亿参数（相比Codex有120亿参数），但它用C语言写出来的代码，比Codex的效果还要好。
这里面究竟有什么秘诀？
首先来看训练用的数据集，这也是PolyCoder的最大特点之一。
此前，包括Codex、CodeParrot等AI代码生成模型，主要都是基于Python语言的代码来训练。
例如Codex的评估数据集之一HumanEval，评估的也是生成Python代码的效果。
相比之下，PolyCoder采用了多种编程语言代码集来训练，一共有12种：
C、C#、C++、Go、Java、JavaScript、PHP、Python、Ruby、Rust、Scala和TypeScript。
其中，C语言的代码量是最多的，达到了221GB；而Python代码的数据量比Codex和CodeParrot用得都要少。
这里PolyCoder用的是GitHub上的公开代码，主要选取的是各种编程语言中比较受欢迎的库，每个库至少有50 Stars。
据研究人员表示，每种编程语言库的Stars总数加起来不超过25k，以避免模型生成的代码效果太过于倾斜最流行的编程语言（通常编程语言越流行，库的Stars就越多）。
通过提取库中的文件、经过简单处理（包括消除重复代码）后，一共筛选出大约254GB的数据用于训练。
然后是预训练的方法。
语言模型的预训练方法通常有三种。
第一种是自左向右的语言模型，根据上文预测下文，比较适用于代码生成等；第二种是掩蔽语言模型，基于上下文预测屏蔽片段，比较适合代码分类等；第三种是编解码器模型，比较适用于代码注释等任务。
这里PolyCoder主要采用的是第一种预训练方法。
相比于同样采用GPT-2训练的CodeParrot和Codex，PolyCoder在超参数设置上也稍微有一些差异：
PolyCoder一共提供了三种不同的模型，分别有27亿参数、4亿参数和1.6亿参数，研究人员可以根据自身需求和不同的训练能力来选取合适的模型。
那么，最终训练出来的AI模型，代码生成效果如何？
研究人员将PolyCoder与已有的AI代码生成模型进行了对比。
由于AlphaCode不好比较（接口没开放），所以研究人员主要分
