会写代码的AI已正式开源并可自动生成代码

PolyCoder：专注C语言的开源AI代码生成模型

近年来，大型语言模型（LM）在代码补全以及根据自然语言描述生成代码方面表现出色。然而，主流的高性能代码LM（如Codex）大多没有开源，这给研究带来了诸多不确定性。为填补这一空白，卡内基梅隆大学（CMU）的研究团队推出了PolyCoder——一个基于GPT-2架构、完全开源的AI代码生成工具。尽管PolyCoder的最大参数量仅为27亿（Codex为120亿），但在C语言代码生成任务中，其表现甚至超越了Codex。本文将详细介绍PolyCoder的设计理念、训练过程、性能表现以及实际使用方法。

1. 背景：为什么需要PolyCoder？

目前，业界知名的代码生成模型如Codex（OpenAI）和AlphaCode（DeepMind）虽然效果出众，但均未向公众开源：

• AlphaCode仅公布了少量测试样例。
• Codex只开放了API接口，模型本身并不公开。

这使得科研人员难以深入分析其模型设计与数据选择策略，也限制了社区的二次开发与创新。PolyCoder正是为了解决这一困境而生的开源替代方案。

2. 模型特点：多语言训练 + 完全开源

PolyCoder的核心特点包括：

• 多语言支持：使用12种编程语言的代码进行训练，并非仅局限于Python。
• 开源发布：模型权重、训练代码以及数据集处理工具全部公开，支持自由研究与应用。
• C语言优势：在C语言上的困惑度（Perplexity）低于所有对比模型，包括Codex。

小提示：如果您主要处理C语言项目，PolyCoder是目前开源选项中最值得尝试的模型之一。

3. 训练数据集：多语言精选代码库

与Codex、CodeParrot等模型主要依赖Python代码不同，PolyCoder的训练数据覆盖了12种编程语言：

• C、C#、C++
• Go、Java、JavaScript
• PHP、Python、Ruby
• Rust、Scala、TypeScript

数据来源与筛选：

• 所有代码均来自GitHub上的公开仓库，每个仓库至少获得50个Stars。
• 为避免模型偏向流行语言，每种语言的Stars总数不超过25k。
• 经过文件提取、去重等简单处理后，最终得到约254GB的有效训练数据。

其中，C语言代码量最大（221GB），而Python代码量相对较少，这也是PolyCoder在C语言上表现优异、但在Python上不如Codex的重要原因。

4. 预训练方法：自左向右语言模型

语言模型的预训练方法主要有三种：

• 自左向右语言模型：根据上文预测下文，适用于代码生成等任务。
• 掩蔽语言模型：基于上下文预测被屏蔽的片段，适用于代码分类等。
• 编解码器模型：适用于代码注释等任务。

PolyCoder采用第一种自左向右的预训练方式（基于GPT-2）。与同样使用GPT-2的CodeParrot和Codex相比，PolyCoder在超参数设置上略有调整，具体差异如下表所示：

小提示：如果您计划在PolyCoder基础上继续预训练，建议参考其原论文中的超参数设置。

5. 模型规模：三种尺寸可选

PolyCoder提供了三种不同参数量的模型，以适应不同的算力与使用场景：

• 1.6亿参数（small）
• 4亿参数（medium）
• 27亿参数（large）

研究人员可根据自身需求选择合适的版本。其中，27亿参数的版本在C语言上表现最佳。

6. 性能评估：C语言惊艳，Python仍需改进

研究人员将PolyCoder与现有开源及闭源模型进行了对比，对比模型包括：

• 开源模型（蓝色）：GPT-Neo、GPT-J、CodeParrot、GPT-NeoX-20B等。
• 闭源模型（橙色）：Codex。

困惑度（Perplexity）对比：

• 在C语言上，PolyCoder的困惑度最低，优于包括Codex在内的所有模型。
• 在其他语言上，PolyCoder的效果不如Codex，尤其在Python上差距明显。

HumanEval基准测试（Python）：

• PolyCoder的表现远逊于Codex，论文分析主要原因在于Python训练数据量不足以及模型参数规模较小。

小提示：如果您的主要语言是Python，建议优先使用Codex或基于它微调的模型；若您主要使用C语言，PolyCoder是不二之选。

7. 常见问题（FAQ）

Q1: PolyCoder是否支持中文注释？
A: 训练数据主要来自GitHub上的英文代码库，但代码注释可以是任意语言。不过模型对英文注释的理解更好，建议在生成中保持英文注释。

Q2: 如何在自己的项目中使用PolyCoder？
A: 模型已开源在Hugging Face等平台，您可以直接加载预训练权重，使用Transformers库进行推理或微调。具体代码示例请查看官方GitHub仓库。

Q3: 我能用PolyCoder做代码补全吗？
A: 可以。PolyCoder作为自左向右语言模型，天然适合代码补全任务。只需提供上文（部分代码），模型即可生成后续代码。

Q4: PolyCoder的C语言表现好，是否意味着所有C语言项目都适用？
A: 是的，但不建议用于超大型项目或需要严格安全性的代码生成。模型生成的代码仍需要人工审查和测试。

8. 总结与开源信息

PolyCoder的核心目标是为社区提供一个开源、可复现的代码生成模型，让更多人能够参与研究和应用。尽管在Python上不如Codex，但其在C语言上的出色表现证明了训练数据构成对模型能力的巨大影响。

目前，PolyCoder的代码、模型权重以及数据处理工具已全部开源，您可以从以下地址获取：

• 官方GitHub仓库（请参考论文中的链接）

无论您是直接使用，还是在其基础上进行二次开发，PolyCoder都是一个值得尝试的开源选择。

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