国产代码补全预训练模型——清华大学CodeGeeX发布！
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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。
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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。
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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：
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！
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。
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。