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神经代码补全模型是否使用了我的代码？一种成员推断方法
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了优化神经代码补全模型的方法，结合静态分析与语言模型，以提高实时性和准确性。研究提出了一种基于Transformer的新模型，内存消耗仅6MB，补全时间为8ms，精度达到90%。此外，提出的TraWiC方法有效检测大型语言模型中的版权问题，检测率高达83.87%。
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关键要点
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提出了一种结合静态分析和语言模型的方法，以提高代码补全的实时性、准确性和有效性。
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新模型基于Transformer架构，内存消耗仅为6MB，补全时间为8ms，精度达到90%。
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研究了基于多任务学习的预训练语言模型，证明其在代码理解和生成方面的有效性，尤其在标识符完成任务上表现突出。
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提出的TraWiC方法有效检测大型语言模型中的版权问题，检测率高达83.87%，显著高于传统工具的检测率。
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TraWiC方法具有较低的资源消耗，适用于任何模型且可解释。
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延伸问答
神经代码补全模型的优化方法是什么？
优化方法结合了静态分析和语言模型，以提高代码补全的实时性、准确性和有效性。
新模型的内存消耗和补全时间是多少？
新模型的内存消耗仅为6MB，补全时间为8ms。
TraWiC方法的主要功能是什么？
TraWiC方法用于检测大型语言模型中的版权问题，检测率高达83.87%。
该研究如何提高代码理解和生成的有效性？
通过基于多任务学习的预训练语言模型，尤其在标识符完成任务上表现突出。
TraWiC方法与传统工具相比有什么优势？
TraWiC方法的检测率显著高于传统工具，普通工具的检测率仅为47.64%。
该研究如何解决计算资源和成本的问题？
通过提出早期拒绝机制和基于Transformer的评估器，显著减少计算成本并提高补全准确性。
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