如何使用GPT2框架实现代码自动补全的功能

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2023-10-19 02:16:20

如何使用GPT2框架实现代码自动补全的功能

近年来，NLP领域的生成式任务有明显的提升，那通过AI我们可以让代码自动完成后续补全吗？本文主要介绍了如何使用GPT2框架实现代码自动补全的功能。

如果AI真的可以自己写代码了，程序员将何去何从？我去年做过一个代码补全的小功能，打包为androidStudio插件，使用效果如下：

代码补全模型预测出的结果有时的确会惊吓到我，这也能学到~?那如果给它见识了全世界的优秀代码，再给足够量级参数和优秀的模型框架，真的可以实现需求作为输入，直接输出代码吗?"我的需求讲完了，你的代码呢?"希望可以看到这一天。代码补齐功能有其他优秀插件也已实现，比如tabnine，Kite和国产的aixcoder。

主要包括数据，算法和工程。数据众所周知，算法工程师大部分时间都在处理数据。深度学习是使用大数据训练模型的一个过程，数据是很重要的一个模块。所以我们先尽可能多的准备好训练数据。

数据采集：本文的目的是代码补全，训练数据就是代码段。考虑到每种语言风格和语法都不一致，所以单个模型只针对一种代码语言。我使用的训练数据主要来源于GitHub，编写了一个简单的爬虫代码，指定语言后根据stars的排序下载工程。

数据清理：直接下载的数据肯定是不能直接用的，我们还需要对数据进行清理。首先，我们的训练数据只需要工程中的代码文件，以java工程为例，我们只保留.java结尾的文件，其他文件可剔除。其次，我的代码补全目标是代码段，不针对注释功能。而且对于代码补全训练时，我们是会给定一定范围的上文，如果存在注释段会占用有效代码信息。另外注释除英文外其他字符不在我的训练vocab范围内，所以需要对代码中注释和日志进行清理。

数据编码：得到了训练数据后还需要把代码文本进行编码。本文使用的是bpe（bytepairencoder）字节对编码，主要为了数据压缩。数据编码后，代码的每个token被编码为1~N个id。模型预测到的id反编码为token即可。回车符认为是预测的终止符。

模型算法：代码补全功能就是基于GPT2框架，OPenAI官方提供了多套GPT2预训练模型。对于GPT算法，我们使用超参：12个层，768个隐藏节点，12个heads。infer阶段采用beam-search会导致整个预测过程特别耗时，所以参考了论文，采用top-ksampling，每次预测top3的结果再通过概率阈值过滤后作为最终候选输出。

工程：代码补全功能，最合适的应用场景就是上IDE。nlp模型不太适合在本机部署，最终选择了在GPU机器上部署模型，然后终端通过http请求获取预测文本显示的方案。最后一步就是如何在IDE上使用功能了。我们要开发AS的插件，需要使用IntelliJ，首先需要在本机安装配置IntelliJIDEA。好用的插件可以节省程序员很多时间，在插件实现时，我还添加了一个小的git-blame功能，实时查看指定行的git提交人。

AI能否自己写代码，达到疑犯追踪里TM那种水平，我不敢说一定不可能，但以我目前的认知是实现不了，毕竟写代码的是程序员，给算法喂数据的是程序员，算法设计还是程序员，AI连帮人类解bug的功能都还不出现！

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