CodeGeeX

随着NLP预训练模型的发展，大语言模型在各个领域的作用也越来越大。几个月前，GitHub基于OpenAI的GPT-3训练的Copilot效果十分惊艳，可惜现在已经开始收费（参考：Copilot Labs插件——基于AI的代码解释和代码翻译神器）。而最近，清华大学也发布了一个代码补全神器——CodeGeeX。

一、CodeGeeX简介二、CodeGeeX的使用三、CodeGeeX的国产化支持

一、CodeGeeX简介

这是一个具有130亿个参数的大型多语言代码生成模型，它预先经过20多种编程语言的大型代码库的训练。截至2022年6月22日，CodeGeeX已经在1536个Ascend 910 AI处理器集群上接受了8500多亿tokens的训练。

该模型的VS Code插件目前一周内被调用25万次左右，并上榜VSCode Weekly，十分火爆。

这个代码补全模型的特点如下：

1. 多语言代码生成：CodeGeeX在用几种主流编程语言生成可执行程序方面表现良好，包括Python、C++、Java、JavaScript、Go等DEMO
2. 跨语言代码翻译：CodeGeeX支持不同语言之间的代码片段翻译。只需单击一下，CodeGeeX就可以将程序转换为任何预期的语言，并且具有很高的准确性。演示
3. 可定制编程助手：CodeGeeX在VS代码扩展市场上免费提供。它支持代码完成、解释、总结等功能，为用户提供更好的编码体验。VS代码扩展
4. 开源和跨平台：所有代码和模型权重都公开用于研究目的。CodeGeeX支持Ascend和NVIDIA平台。它支持在单个Ascend 910、NVIDIA V100或A100中进行推理，应用模型权重。

为了评估代码补全的准确性等，研究人员也提出了一个评估基准——HumanEval-X现实多语言基准测试，来帮助标准化多语言代码生成和翻译的评估。HumanEval-X是一个新的多语言基准测试，包含5种编程语言（Python、C++、Java、JavaScript和Go）的820个人工编码问题，每个问题都与测试和解决方案相关。

需要注意的是，CodeGeeX模型大小为130亿，包含了40个transformer层，每一个层是隐藏大小为5120的self-attention的blocks，前馈层数量20480。最长支持2048的序列。注意，业界收费的商业化代码补全工具Tabnine的长代码补全是一个收费特性！

二、CodeGeeX的使用

CodeGeeX的代码和模型都是开放获取的，供大家研究使用。目前模型预训练结果已经提供下载申请，只需要大家填写如下内容即可：

此外，官方也提供了VS Code插件供大家使用，目前这个插件也是本周VS Code Trending上榜，获得了很多关注。

CodeGeeX相关资源：
在线演示地址：https://models.aminer.cn/codegeex/zh-CN/playground
VS Code插件地址：https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=aminer.codegeex
官方网址：https://models.aminer.cn/codegeex/
预训练模型申请地址：https://models.aminer.cn/codegeex/download/request
GitHub地址：https://github.com/THUDM/CodeGeeX

不过，目前CodeGeeX的论文暂时没有放出，可能是等待投稿结果。

三、CodeGeeX的国产化支持

此外，有一个问题也特别引起注意。该模型是在“鹏城实验室”中的“鹏城云脑II”中训练的，这个集群使用的是国产昇腾的AI处理器Ascend 910 AI Processors。该处理器由华为设计，属于国产硬件生态系统中的重要参与者。而模型的编写框架用的是华为自研深度学习框架MindSpore。而推理端则支持Ascend 910, NVIDIA V100 或者 A100，都是高端AI芯片。

该模型由清华大学研究人员发布，多方面采用国产化软硬件系统。从效果上看十分优秀，也对国产的软硬件生态的繁荣有实质的支持。希望项目可以好好发展，后续也可以收费以确保项目能够占领市场，进而可以继续推动国产化成果的影响力。