郝逸洋：大型语言模型（LLM）时代下的代码生成

作者：郝逸洋整理：王子彧近一年，大型语言模型（LLM）对序列信息建模的能力有目共睹，创建了像 ChatGPT、GPT-4 这样惊人的产品。如果 AI 作为操作系统可以直接控制硬件，程序员就能解放双手去编写驱动、操作系统和软件或是研发新的硬件，这就是软件 3.0 的图景。2023 年 3 月 25 日，在 CSDN 与《新程序员》联合主办的“新程序员（NPCon）——

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1862人浏览 · 2023-04-10 09:59:57

CSDN资讯 · 2023-04-10 09:59:57 发布

作者：郝逸洋

整理：王子彧

近一年，大型语言模型（LLM）对序列信息建模的能力有目共睹，创建了像 ChatGPT、GPT-4 这样惊人的产品。如果 AI 作为操作系统可以直接控制硬件，程序员就能解放双手去编写驱动、操作系统和软件或是研发新的硬件，这就是软件 3.0 的图景。

2023 年 3 月 25 日，在 CSDN 与《新程序员》联合主办的“新程序员大会（NPCon）——AIGC 与大模型技术论坛”上，aiXcoder 联合创始人郝逸洋围绕如何利用 LLM 技术辅助代码开发为我们带来精彩分享，并对交互式多模态LLM（如 ChatGPT、GPT-4 ）如何应用于智能化软件开发展开畅想。

直播回放地址：https://live.csdn.net/room/csdnlive5/CCEAhsEs

aiXcoder 联合创始人郝逸洋

2022 年以前：专注开发代码生成模型

在 2022 年以前，我们专注于开发代码生成模型。当我们设计这个模型时，我们研究了产业界和学术界已有的产品和模型，发现它们的本质做法都很相似，可能并不像之前所讲的那么复杂。如 Xcoder、清华的 CodeGEEX、华为的 CodeArts Snap 以及阿里云的 Cosy 等都是属于国产品牌。此外，还有一些来自美国、以色列和加拿大的品牌。其中，最具影响力的可能是OpenAI 的 Codex，用其为底座做出的 GitHub Copilot，这个模型是我们所有人都需要追赶的目标。

在 2022 年以前的代码生成模型中，我们主要采用语言模型的方式对代码模型进行训练。我们将代码视为自然语言，以程序续写模型的方式进行训练。每个产品之间可能存在小细节上的技术差异，例如激活函数的选择或模型的最终结构。此外，在训练数据的选择上也可能存在差异。

GPT-4 时代：直接向程序提要求

“在 2022 年之前，代码生成模型主要采用语言模型来训练代码模型。而在 GPT-4 时代，一切都改变了。我们可以直接向程序提出需求，就像产品经理向程序员描述需求时一样。”

如图所示，GPT-4 是基于 GPT-3.5 开发的，而 GPT-3.5 又是基于 GPT-3 开发的。GPT-3 是一个 1750 亿参数的模型，它从互联网上抓取了大量网页作为文本数据，其中包括大量的自然语言和代码语言的数据，例如代码文件和自然语言与代码混合的数据。它将自然语言和代码衔接在一起，这很关键。

实际上，代码本身也包含很多自然语言，例如注释。在网络上爬取数据时，CSDN 就是一个很好的数据源，它包含了很多自然语言对代码的描述，包括项目配置等信息。虽然作为博客，它可能篇幅有限，不能包含很大的项目，但它确实能够像罗塞塔石碑一样，将不同的自然语言、代码和配置信息连接起来，使模型能够学习这种关系。这些数据最终使得 GPT-3 本身具备一定的代码生成能力。

再经过接下来的指令微调和 RLHF 人工标注的强化学习，我们可以训练出一个质量较高的问答模型，它可以理解你的问题并生成一个有质量的回答。这是 OpenAI 未来的工作之一。

场景一：GPT-4 在代码生成方面有很强的能力

“当 ChatGPT 升级至 GPT-4 时，它可支持更长的序列，并在更多领域上进行了微调。“ 例如在竞赛题或面试题问答场景中，问一个程序关于经典算法的问题，它会给你一个完整的解答。虽然在网上可以爬取一些数据，但是数据量并不多。若想在此问题上获得好的效果，需要专门去寻找一些竞赛数据来训练模型。像 Leet Code 就是一个很好的数据源，它包含了许多经典算法的解答和良好定义的问题。此外，许多算法竞赛也会提出一些难点问题。通过将这些数据输入模型并进行微调，可以得出相比于 GPT-3，GPT-4 的求解能力有了巨大提升。此外，GPT-4 还有一个未开放使用的能力，即理解图片，但目前还未对外开放使用。”

在典型的代码生成场景中，给它一个简短的任务，让它去检测一个文件是否存在，并且说明是日志文件。如果存在，就输出一个信息，退出程序。给它一个空的模板，让它在模板中填充实现内容。最后，GPT-4 以一种完美格式给出了一个完整的代码实现，并且对这个代码实现做出了一个解释。

有趣的是，在代码实现中，有一个 logFilePath 变量。并未告知它需要检查什么文件路径，但是它生成的样例中，写的是 path to your log file，指向日志文件的路径，是一个占位符的形式生成的。后面还有一个注释，设置日志文件路径，这是 GPT-3 无法实现的效果。因为 GPT-3 是用已有的文件的代码进行训练的，训练后已有的文件里面都是写好的代码。这种情况只有在明确告诉提问者并明确说明的情况下才会出现。

这是 GPT-4 非常独特的能力，是通过 RLHF 的方式训练出来的。开发者给它一个好的样例让它学习、模仿。在多次采样得到的多个结果中再去选择，并进行分类器的训练，再利用分类器进行强化学习。因此，它的训练模式发生了改变。

场景二：GPT-4 代码错误检测与修复

”为了进一步对 GPT-4 的能力边界展开探索，我对代码进行了错误检测和修复，这个功能非常强大，也是编程神器 Copilot 还不具备的功能——它只是一个代码补全模型。“

如图所示，通过给出有问题的单例模式的代码，询问这个代码的问题是什么？它不仅给出了解答，而且给出了一段修复好的代码。

场景三：GPT-4 优化代码

如图所示，在循环了100万次往一个 release 里面放东西。原本期望的结果是，它先对 released 进行一个初始化，再往里面放东西，这样可以加快速度。

但 GPT-4 的反馈结果出乎意料，它发现了其他问题。第一个问题是不应该做字符串的拼接，因而它使用了一个string builder 来代替字符串拼接。第二个问题是不应该在循环里面频繁地往命令行上输出东西，因为频繁地调用命令行会使程序变慢。因此，它使用了一个 string builder 来存储所有要打印出来的东西，最后一口气打印。这种方法确实可以提高效率，但需要消耗更多的内存将这些东西保存下来，并且需要实时查看结果以确保进度正常，如果中间发生错误，就会失去意义。

场景四：GPT4 理解代码中的对应功能

这段代码比较复杂，主要是用来检测文件的编码格式。用注释包裹了一段代码，再询问 GPT-4 这段代码的意思，它给出了一个详细的解答，不仅解释了函数的作用，还解释了语法结构的含义。这表明 GPT-4 在代码领域非常全能，能够应对各种不同的场景。

值得一提的是，GPT-4 是基于 GPT-3 逐步训练出来的。因此可以猜测它具备这种能力的根源可以追溯到 GPT-3，而不是完全依赖微调和预训练语言模型去学习新的代码信息。

如图所示，用 GPT3 进行实验。同样的一个有问题的代码，询问 GPT3 这段代码的问题是什么？它并没有给出回答。这是因为 GPT3 是续写模型。如果加了一个 answer：，那么它就会输出答案。

而在 GPT-4 出现后，这类续写模型也就随之消失了。

如何处理代码中的问题？

第一步：把问题转化成一个自然语言描述。

第二步：将问题抛给GPT-4。

第三步：提取结果中有用的部分。

上述流程已有 GitHub 把它进行产品化，生成了 GitHub Copilot X。除了上述的四种场景，它还对多次代码提交进行汇总，根据提交记录生成一个描述，整理成一个故事。并且进行文档搜索。

代码纠错

相比于大型的模型，aiXcoder 的参数量较小，但它的功能却非常实用。它可以在用户敲代码时，实时检测并纠正一些常见的拼写错误或者语法错误，提高编码的准确性和效率。这一点，GPT-4 却难以做到。

GPT-4 的现有短板

GPT-4 反映出的第一个问题就是它速度较慢，因此无法响应很多实时场景；

第二，上下文序列有限（最长 32,768 ），尽管 GPT-4 的序列长度已经非常厉害，但是想要将整个项目的信息全部放入其中仍然非常困难；对于一些复杂的业务逻辑和场景，GPT-4 等自然语言处理模型可能会存在一定的局限性。这些模型虽然可以理解自然语言的意思，但是无法理解具体的业务场景和逻辑，也无法获取特定的业务数据和代码实现细节。

第三，代码项目的上下文和网页爬取的文本差距巨大。对于一个完整的项目来说，它涉及的信息和知识点非常多，从数据库结构到依赖库的版本，再到各种配置文件和代码实现细节，需要综合考虑和理解才能完成项目的开发和维护。

程序生成模型与语言模型的区别

同时，程序生成模型与 GPT-4 此类语言模型的模式仍有区别。

在实际场景中，写代码所依赖的信息量非常多。除了当前文件的上下文信息，它还依赖整个项目中其他文件的信息甚至其他项目的信息。因此，这是个需要独立设计的问题，普通语言模型很难处理如此复杂的需求。

第二大区别则体现交互模式。在创建程序生成模型时，一般有几种模式可供选择，包括填空、补全和排序，而对话语言模型其模式则是“续写”与“问答”。“填空、补全和排序”三种场景都对实时性有要求，如果速度过慢，开发人员是难以接受的。

第三种就是填空。在填空的场景中，需要根据前序操作和后续操作的信息来选择合适的操作填入其中，同时需要考虑填入操作后整个流式操作的逻辑是否正确，以及是否会影响后续操作的执行。

然而，这种三种场景下都对实时性有要求。

如何设计插入任务？

填空任务设计的目标就是关注前文、后文，再进行生成。

方案一：区间中随机

随机在文件中找一个 1024 长度的区间。在其中随机找一个起点和一个终点，中间的部分作为 SPAN。前面的算上文，后面的算作下文。但效果并不好。因为 SPAN 长度被限制住，不会超过1024。

方案二：允许SPAN超过当前区间

如果允许 SPAN 超过当前序列长度，模型无法获取足够的上下文信息，可能会导致预测结果不准确。但如果限制 SPAN 长度，又可能导致模型无法处理复杂的填空场景，无法充分发挥模型的能力。

方案三：强制保留一部分下文信息

这类方案比一个普通的语言模型，甚至一个填空的语言模型设计来说要复杂得多，但仍然存在一个问题。比如我们要预测左边的代码，左边代码的例子就是下一行是给当前的一个局部的成员去赋一个值，但是这个值是不存在的。我们希望模型能够生成并初始化该成员的值。

实际上，模型很可能会输出类似如右图这种情况，因为它会认为左边这种情况非常奇怪。这个结果会使当前函数直接结束，再新起一个函数，将下面看起来不相关的内容包含进去。这种方法的一个结果是，你很难事后去补救这个问题。因为右边生成的代码概率非常高。相比于左边用户想要的东西来说，无论如何采样，最终都会得到类似右边的结果。

因此，在数据生成的任务设计时，需要考虑上下文逻辑的连贯性。

aiXcoder 路线图

aiXcoder 是以插入模型为主的工作方式。

要实现一个1750亿参数的模型，我们需要加入大量的自然语音的理解能力。此外，我们还需在不同的代码场景下进行大量的指令微调和场景设计。因此，需要加入大量无法通过简单爬取获取的数据，例如整个项目的数据和依赖信息。加入数据后，我们再进行预训练，进行微调。最后，解决超长序列的依赖性问题。

目前，我们团队正在努力提高模型的序列长度，内部测试的一个模型已经达到了 8000+ 的序列长度，并且在一块 40 GB 的 A100 显卡上可以运行。我们计划通过并行计算的方式，让模型能够更快地找到超长序列的依赖关系，从而进一步提高序列长度。

如何测评一个代码生成模型？

对于不同代码生成模型，需要有一个评测的标准。

首先，代码生成模型本质上是一个语言模型。当给定一个前序时，模型会计算下一个词出现的概率。这个概率是在一个字典表上计算的，比如一个大小为 5 万的字典表，会生成 5 万个概率。这些概率求和后，会产生一个概率分布。如图所示，输入 "the" 后，模型会计算下一个词的概率，最高的概率是 "nice"，其次是 "dog" 和 "car"。如果告诉模型前两个词是 "the car"，那么下一个词的概率会是什么。会发现概率最高的是 "drives"，这就是概率表的作用。

除此之外，一个最直接的代码模型的衡量标准就是准确率。下一个词如果正确算 1，下一个词如果错误算 2。方法很简单，但并不是一个好的衡量方式。

因此，出现了 Perplexity 困惑度这一指标。它根据模型生成的概率值来计算一个困惑度值，如果预测完全正确，困惑度值为 1。如果预测完全错误，困惑度值会变为无穷大。

Perplexity 并不是一个好的指标，因为代码的语序是不唯一的，同一段代码可以有多种实现方式。因此，我们从自然语言翻译领域借鉴了一个评价指标叫做 BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），它将每个单词的正确性和连续出现的词语视为一个翻译的正确性，最终将这些分数加起来，分数越高，评价指标就越高。

在代码中，上述指标都不太适用。代码与自然语言有着很大的区别，因为代码中的算法和结构是多样的，变量名也可以随意定义。但这些因素并不影响最终程序的实际效果。因此，我们最终提出了一个唯一的评估指标，那就是代码的正确性。如果我们编写的代码能够通过相应的单元测试，那么就是合格的；如果不能通过，那么就是有问题的。