基于 Transformer 的智能调用自动代码完成方法
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
📝
内容提要
本研究评估了基于Transformer的语言模型在代码补全中的表现，提出了多任务学习和动态推理方法以提高准确性和效率。结果表明，使用真实代码训练的模型在补全任务中显著优于传统方法，提升了程序员的使用体验。
❓
Q&A
基于 Transformer 的语言模型在代码补全中有什么优势？
基于 Transformer 的语言模型在代码补全中显示出巨大的潜力，能够更好地理解和生成代码，尤其在完成标识符的任务上效果显著。
IntelliCode Compose 是什么？
IntelliCode Compose 是一种通用的多语言代码自动完成工具，能够生成语法正确的代码，支持多种编程语言。
如何提高代码补全模型的准确性？
通过使用真实代码进行训练、采用多任务学习和动态推理方法，可以显著提高代码补全模型的准确性。
Grammformer 模型的特点是什么？
Grammformer 模型能够根据编程语言语法生成具有“空洞”的代码完成，在 C# 和 Python 的代码完成方面生成更准确的代码。
动态推理方法在代码补全中有什么作用？
动态推理方法优化神经代码补全模型，节约计算资源并减少计算成本，同时主动防止生成错误代码。
多任务学习如何影响代码补全的效果？
多任务学习通过混合目标函数进行预训练，能够更好地理解和生成代码，从而提升代码补全的效果。
🏷️
