代码生成的原理解析：从Codex、GitHub Copliot到CodeLlama、CodeGeex
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内容提要
本文介绍了代码生成的发展史和技术原理，包括GitHub copilot的起源和评估效果，pass@k度量的计算逻辑，Codex的训练全流程，以及微软GitHub copilot和Code Llama的训练流程、工作原理和性能。
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关键要点
- 本文介绍了代码生成的发展史与技术原理。
- GitHub Copilot的起源是Codex，最初是基于120亿参数的GPT-3变体进行微调。
- Codex通过对159GB的Python代码进行训练，具备较强的代码推理能力。
- OpenAI创建了human-eval数据集来评估Codex的效果，包含164个编程问题。
- Codex-S模型通过微调后解决了37.7%的问题，而12B参数的Codex解决了28.8%。
- pass@k度量用于评估功能正确性，生成k个代码样本，如果有任何一个正确则认为问题已解决。
- Codex的训练数据集来自5400万个公共软件库，最终数据集大小为159GB。
- Codex使用Adam优化器进行训练，总共训练1000亿个token。
- Code Llama基于特定代码数据集在Llama 2上微调，支持多种编程语言。
- Code Llama的不同版本在HumanEval和MBPP数据集上的一次生成通过率超越GPT-3.5。
- Code Llama-Python在HumanEval数据集上的pass@1接近GPT-4。
- Code Llama可以根据代码和自然语言提示生成代码，支持代码补全和调试。
- Meta微调了Code Llama的两个变体：Code Llama-Python和Code Llama-Instruct。
- Code Llama在HumanEval和MBPP基准测试中表现优于其他开源解决方案。
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