在大语言模型中，代码的支持功能可是个关键内容哦。你知道吗？那些专门用代码数据训练出来的模型，不仅在代码补全方面表现得很好，甚至还可能是大语言模型逻辑能力的一部分来源。今天我们就来聊聊目前业界对代码补全（生成）专门做的8个大模型。这些信息来源于DataLeanre的官方博客：当前业界最优秀的8个编程大模型简介：从最早的DeepMind的AlphaCode到最新的StarCoder全解析~ | 数据学习者官方网站(Datalearner)
这里需要说明的是，我们要聊的可都是编程大模型，而不是代码补全插件，所以像AWS的CodeWhisper、Tabnine这些就不在讨论范围内啦。欢迎大家补充哦~
- DeepMind的AlphaCode
- OpenAI的Codex/GitHub的Copilot
- Saleforce的CodeT5
- Saleforce的CodeGen/CodeGen2
- MetaAI的InCoder
- 清华大学的CodeGeeX
- Replit的Replit Code
- BigCode的StarCoder/StarCoderBase
DeepMind的AlphaCode
DeepMind在2021年1月的AAAI-21会议上首次介绍了AlphaCode，这篇论文叫《AlphaCode: Neural Code Generation with Transformer Decoders》。
虽然AlphaCode的模型和数据集还没有开源，但DeepMind已经提供了一个在线演示，大家可以输入代码注释，然后它会生成对应的Python代码，地址是：https://alphacode.deepmind.com。
在论文中，DeepMind提到AlphaCode使用的是Transformer编码器-解码器模型，并且通过大量开源的Python代码数据进行预训练。编码器这边负责把代码注释转化为向量表示，而解码器则生成相应的Python代码。
尽管AlphaCode没有开源，但作为首个能够依据自然语言描述生成结构化代码的AI系统，它在学术界和产业界都引起了轰动。它展示了通过大规模无监督学习，机器学习模型可以达到编写基本代码的能力，这让很多研究者充满期待，认为未来AI可能会真正帮助程序员，推动软件自动化生产的实现。
OpenAI的Codex和GitHub的Copilot
说到OpenAI Codex，这其实是基于GPT-3进一步发展的模型，早在2021年8月就对外发布了。它的训练过程中，吸收了大量自然语言和公开的代码，其中也包括了来自GitHub的代码。Codex最擅长的是Python，但它在JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript和Shell等多种编程语言上也游刃有余。更有意思的是，它能处理的Python代码内存是14KB，而GPT-3只有4KB，这意味着Codex在执行任务时可以利用更多的上下文信息，差不多是3倍多。
而GitHub的Copilot是GitHub跟OpenAI联手推出的代码补全工具，它其实是基于Codex开发的一个插件，专门为了帮助程序员更高效地写代码。Codex作为一个编程模型，能够理解人类的语言指令，并生成能用的代码。简单来说，Codex是一个大型编程模型，而Copilot则是基于这个模型的一个实用工具。
Salesforce的CodeT5
在2021年9月，Salesforce发布了CodeT5模型。这个模型是通过800多万个函数和8种编程语言的代码训练出来的，最大版本的参数高达7.7亿（这个版本是在2022年7月推出的）。
截至目前，Salesforce已经推出了4个版本的CodeT5模型，都是开放源代码的。
- CodeT5-small：参数数量为0.6亿
- CodeT5-base：参数数量为2.2亿
- CodeT5-large：参数数量为7.7亿
- CodeT5-large-ntp-py：参数数量为7.7亿
Salesforce的CodeGen和CodeGen2
在2022年5月，Salesforce又推出了新的编程模型CodeGen。这个模型有多个版本，参数分别为3.5亿、20亿、60亿和160亿。同时，它的训练数据也分为三种：
- nl版本：基于Pile数据集进行训练
- multi版本：在nl版本的基础上，继续用多种编程语言的数据集进行训练
- mono版本：在multi版本上，进一步基于Python代码进行训练
这12个模型都可以在HuggingFace上找到，都是开源的哦。
2023年5月3日，Salesforce开源了CodeGen的第二代版本：CodeGen2。这个系列也有4个版本，分别为10亿参数、37亿参数、70亿参数和160亿参数。CodeGen2支持更多编程语言，并且可以进行代码插入，这里的插入指的就是在已有代码中添加新代码。
同样，CodeGen2也是完全开源的，其中160亿参数的版本开源文件大约有66GB。
MetaAI的InCoder
InCoder是MetaAI在2022年4月推出的一个大型编程模型。它的训练数据主要来自于一些开放许可的在线代码，比如GitHub和StackOverflow，专注于Python和JavaScript，覆盖了28种编程语言，总共使用了约200GB的数据（经过去重和清理处理）。
公开的模型有两个版本，一个是67亿参数，另一个是13亿参数。
虽然InCoder的训练数据都是开放许可的，但要注意的是，MetaAI发布的InCoder模型并不是可以用于商业用途的哦！
清华大学的CodeGeeX模型
在2022年9月，清华大学推出了名为CodeGeeX的模型。这个模型可是个大块头，拥有130亿个参数，支持多种编程语言哦！它是利用华为的MindSpore框架，经过在鹏城实验室的“鹏城云脑II”上，使用192个节点和1536个国产昇腾910 AI处理器进行训练的。到2022年6月22日，CodeGeeX经过两个月的努力，在超过8500亿个Token的20多种编程语言的代码库上完成了预训练。
这个CodeGeeX模型的参数量真不小，达到130亿，内部结构有40层transformer，每层有5120个的self-attention模块，前馈层数量则是20480，最长可以支持2048的序列。
在各项测试中，CodeGeeX表现得相当不错，实在是国货之光！不过要记住，这个模型的预训练结果只限个人使用，不能用于商业哦！
Replit推出的Replit Code
Replit Code V1-3b是Replit推出的代码生成工具，它的模型有27亿个参数，支持20种编程语言，训练时使用了5250亿个tokens。经过10天的训练，这个模型的效果甚至超过了目前所有的开源模型（根据人工评估）。
在2023年5月3日，Replit Code V1-3b正式上线，并在HuggingFace上开源。与此一同发布的还有Replit-finetuned-v1-3b，它们都是Replit开发的编程大模型。虽然Replit-code-v1-3b被明确标记为开源，但关于Replit-finetuned-v1-3b是否开源并没有明确的说明。2023年5月3日开放的是前者。
BigCode的StarCoder和StarCoderBase
StarCoder是BigCode基于GitHub数据训练的一个代码补全大模型，能够实现方法生成或代码行的补全。它的训练数据来自Stack v1.2，这是一个从GitHub收集的包含大量代码的数据集。StarCoder的context长度达到了8192个tokens。
StarCodeBase和StarCode同样是BigCode的开源编程大模型，它们都基于GPT-2架构。不同之处在于StarCodeBase是在超过80种编程语言上训练的，基于1万亿tokens的数据集，而StarCode则是在此基础上，继续在350亿的python tokens上进行训练。
这两个模型的参数规模也都是155亿，真是让人期待的成果！
从文章中了解到目前编程大模型的发展非常迅速，尤其是AlphaCode和Codex的表现让人期待，真希望能更快看到这些技术普及。
对这些编程大模型的介绍让我大开眼界，尤其是AlphaCode的能力真的令人震惊，期待它能在实际应用中帮助程序员提高效率。
文章提到的编程大模型真的很有意思，尤其是Codex在多种编程语言上的优势，未来程序员的工作会被极大简化。希望能看到更多应用实例。
对编程大模型的解析让我对未来的编程方式充满期待，尤其是AlphaCode的生成能力，真的可以减轻程序员的负担。希望能看到更多实际应用案例！
文章对各大编程大模型的深入分析很有价值，尤其是对AlphaCode的描述，让我对未来的编程工具充满期待。希望这些技术能真正帮助程序员提升效率。
这篇文章让我对编程大模型有了更深入的了解，特别是Codex在多语言上的表现非常出色，未来编程的智能化程度值得期待。
对编程大模型的精彩概览让我受益匪浅，特别是DeepMind的AlphaCode，真的是开启了编程的新纪元，希望能看到更多实际应用。
了解了当前的顶尖编程大模型，尤其是Codex和AlphaCode的能力，确实让人对未来的编程充满期待，这将大大提升开发效率。
了解到这些顶尖编程大模型的进展，尤其是AlphaCode的生成能力，未来的编程将更加智能化，期待能为开发者带来更多便利。
了解了这些顶尖编程大模型的特点，特别是StarCoder的崛起，让人对编程的未来充满期待，期待它们能进一步推动软件开发的智能化进程。