开yun体育app官方下载入口 DL时代的代码补全利器,北大出品,效果远超语言模型

从程序员到数据工程师,编写程序代码是一项基本功,但编写冗长代码的过程也极大消耗了开发人员的耐心。最近,关于代码补全工具的消息不断涌现,比如来自美国的Kite、来自加拿大的TabNine等,引起了很多程序员的关注。但事实上,很多人还不知道,在这些被媒体不断推崇的国外产品背后,有一个能力更强大、更早应用深度学习进行代码补全的产品,就是一款源自中国的工具——aiXcoder ,其开发者来自北京大学。

本文中,机器之心采访了项目负责人、北京大学计算机科学与技术系副教授李革,请他为读者讲解自动代码补全背后的技术,以及技术特点和优势背后是aiXcoder。

aiXcoder官网:#/

aiXcoder的代码补全效果

我们先看一下编写TensorFlow时的代码补全效果:

效果器知识_综合训练器效果_效果器如何使用

如上图,aiXcoder可以在TensorFlow代码环境中直接“猜测”出模型建立后的一系列代码流程。例如,定义损失后,需要定义优化器,然后需要train_op和init方法,最后定义保存模型的saver方法,并开始运行计算图。这样的流程基本上深度学习开发者都知道,但是把流程写下来却非常麻烦。在aiXcoder的提示下,开发速度得到了提升。

aiXcoder支持Java、C++/C、Python、PHP、JavaScript等语言,并以插件的形式集成到现有的IDE中,如Pycharm、Android Studio、VS Code、Eclipse、Webstorm、Sublime等。该插件是一个强大的云深度学习引擎。

对于开发者来说,产品目前分为社区版、专业版和企业版。社区版完全免费,专业版也可以通过分享免费获得。它们之间的区别在于模型是否会继续学习。社区版本主要使用预先训练的公共模型进行预测,而专业版本将根据用户的编码习惯和结构进行进一步调整。

企业版是aiXcoder最强大的版本。它可以部署在企业内部私有云中,可以使用企业自己的代码来优化模型训练,从而获得更高的准确性和运行性能。

如何使用aiXcoder

看到比听到更好。机器之心还测试了 aiXocder。

机器之心在Pycharm上尝试了社区版/专业版,两者都需要在线推理。不同的是开yun体育官网入口登录app,Pro版本还需要额外的内存,因为每个Pro用户都需要额外的缓冲区来存储模型“学到”的用户习惯。当然,Pro用户的缓冲区只能通过该插件访问。

用户体验

一般来说,当我们选择Python和PyCharm时,代码补全自然会使用IDE自带的工具。使用aiXcoder的第一感觉是它比内置的补全工具灵活很多,因为之前的补全主要体现在Python函数或者其他包的API中,同时aiXcoder还可以预测变量名是什么,操作是什么,理念是什么。被调用的函数是什么?

虽然代码补全的推理过程全部在云端完成,但在我们的使用中,一般网络环境甚至4G都可以实时反馈,所以补全速度与Pycharm自带的工具基本一致。李革教授表示,目前大部分aiXcoder都能在200ms左右得到反馈。部分地区的用户可能会因为网络延迟问题而出现卡顿的情况。 aiXcoder正在全国主要城市部署服务器,以改善用户体验。同时,aiXcoder团队还特别关注模型压缩技术,希望将基于CPU的推理计算时间压缩到可接受的水平,从而推出可以在CPU上运行的本地版本。

总体来说,aiXcoder提供的补全功能在预测变量名、函数名或者关键字方面确实非常灵活,而且还学习了开发者的编码风格和编程模式,所以效果还是相当不错的。

以下是自动完成的一些候选者。一些函数名称可能是开发人员常用的,因此推荐:

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对于某些变量,aiXcoder可以根据变量类型建议对该变量可能的操作。例如,对于下图中的变量“m”,aiXcoder提出了添加字符串的代码:

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对比评价

aiXcoder 官方还将该产品与其他代码补全工具进行了比较,包括 Kite 和 TabNine。

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在比较过程中,aiXcoder将使用Kite或TabNine官方提供的示例代码,并测试需要多少次按键才能完成此代码。结果表明,aiXcoder 的效率比其他插件高 1.5 倍以上。

aiXcoder 是如何构建的

能够实现高效的代码补全的aiXcoder,背后有着强大的技术支持。据李革教授介绍,aiXcoder很早就尝试了语言模型,将代码当成一种语言,直接建模,就像Deep TabNine一样。然而研究人员很快发现仅靠语言模型是行不通的,总会提出一些无意义且不科学的补全建议。为此,aiXcoder结合了基于序列的程序代码语言模型、基于抽象语法树和程序逻辑关系的图神经网络等方法,创建了一个完整的系统。

为什么直接生成代码很困难

如果深度学习模型能够直接按照开发者的意图以端到端的方式生成相应的代码,那么这样的模型将会非常“优雅”。但经过研究发现,这样的任务要求很难实现,这与任务本身所依赖的数据性质有关。

李革教授从机器学习所依赖的数据性质的角度,对代码生成任务与传统图像处理任务、自然语言处理任务的区别进行了更加直观的解释。

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对于图像识别或图像分类任务,机器学习的目标是在连续数据集(图像数据)和边界近乎清晰的近连续数据集(标签)之间建立映射关系。

这样,由于图像数据极其密集,并且标签集有足够清晰的边界,因此相当于有大量数据可供学习的标签。这样的映射关系比较容易建立,这也是机器学习中图像相关任务比较容易完成的原因。

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对于自然语言处理任务,机器学习需要在一个更连续(离散度比图像更高)且边界更清晰的数据集与另一个更连续、边界更清晰的数据集之间建立关系。映射关系。

由于自然语言处理中的文本数据比图像数据稀疏,因此与自然语言处理相关的任务更难以获得良好的模型性能。

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但就代码生成而言,从程序员的意图(intent)生成程序代码的问题可以看作是“程序员意图空间”到“程序代码空间”的映射,其中意图可以是自然语言描述的信息。如上图所示,这是从具有清晰边界的更连续的数据集到没有清晰边界的更离散的数据集的映射。

也就是说,虽然代码生成的意图比较明确,但是实现该意图的代码数据却比较稀疏,而且即使对于同一个意图,对应的实现代码之间仍然存在较大差距,所以这样的任务是非常困难的。很难学到。

为此开yun体育app入口登录,在aiXcoder的实际实现中,不同应用领域的代​​码使用特定的模型开yun体育官网入口登录体育,并且仅使用该领域的数据进行训练。例如,TensorFlow或PyTorch等框架也有自己特定的代码完成模型。这样做的主要目的是为了增强节目分发的密度。在特定领域,代码分布更接近连续性。

可见,按照程序员的“意图”“直接”生成完整的代码是非常困难的,但李戈教授表示,类似的技术可以用来辅助人类程序员编写代码。我们可以从程序员已经写好的内容开始。从代码中获取程序员的“编程意图”,然后对代码进行综合分析,包括其结构信息、变量引用信息、API序列信息、继承关系信息等,自动生成后续代码。然而,在这个过程中,仅有语言模型是不够的。需要分析许多其他代码特征才能完成生成代码补全。

一个简单的预训练语言模型怎么样?

说到代码补全,有些人可能下意识地认为这只是一个普通的语言建模任务。模型只需要根据开发人员之前编写的代码来预测未来的代码。因此,使用最先进的预训练语言模型,然后在代码数据上进行微调,可能是一个很好的方法。

但李革教授表示,这个想法还远远不够。预训练的语言模型在代码补全任务中表现不佳,主要是因为代码补全任务本身存在许多与自然语言分析任务不同的挑战。

首先是代码文本语义抽象的问题。代码语义(功能语义)与其字面表示之间存在更大的差距。我们无法从字面上确定代码的确切语义。例如,在代码中,仅更改一个字符就有可能完全改变整行代码的功能,因此处理代码的语言并准确提取其含义比自然语言处理任务更棘手。

f = open('word_ids.txt','r')f = open('word_ids.txt','w')

如上图所示,在Python代码中,打开文件时使用“r”和“w”会实现完全不同的功能。

另外,代码的功能语义很难具体地表达和表征,并且代码的功能语义可以通过多种方式表达。例如,实现某个功能有多种形式的代码,你不能说一种代码是对的,另一种是错误的。

list_a = [] for i in items: result = test(i) list_a.append(result) list_a = [test(i) for i in items]

如图所示,实现list_a的代码可以是多种多样的,但是语言模型会将它们学习为完全不同的表示形式。

同时,代码文本本身的结构也非常复杂。例如,代码的语义和代码结构(如行的缩进)有很大的相关性,而代码语义又依赖于代码结构来表达。这是预训练语言模型难以表示的特征。

最后,代码具有进化特征。代码的迭代速度比自然语言快,因此预训练的语言模型无法及时捕捉进化特征。

考虑到代码语言的诸多特性,简单的预训练语言模型并不能取得很好的效果。

核心技术

既然单独的语言模型是不够的,那么aiXcoder结合了哪些技术,又依靠什么来完成代码呢?总的来说,aiXcoder主要依靠其独特的深度神经网络模型来学习程序代码。该模型可以分析程序的以下特征:

1、程序的结构语义特征:程序设计语言是高度结构化的语言,程序的结构信息也体现了程序的语义。例如,抽象语法树是用于解析代码的更通用的结构。它体现了代码的语义特征。 aiXcoder充分利用抽象语法树来解释程序员编写的代码的语义。

2、程序元素之间的逻辑关系:程序代码的不同元素之间存在不同的关系,例如程序变量之间的引用关系、类之间的继承关系、方法和参数之间的调用关系等。程序本身可以表示为一个各种图,例如控制流图、数据流图、调用关系图等。aiXcoder 使用图神经网络对程序元素之间的多种关系进行建模,使其能够分析和推理程序元素之间的复杂关系。

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3、编程语言序列模型:当然,程序语言与自然语言也有相似之处,因此可以利用程序标识符之间的序列关系来构建程序语言模型。 aiXcoder还使用最新的深度学习语言模型对程序中的序列信息进行建模。

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获得程序代码的各种特征后,就需要将这些特征输入到深度神经网络中进行分析,但这并不容易,因为这些特征在输入到神经网络之前需要进行向量化。在研究过程中,北京大学提出了一系列解决编程语言组件相位量化的方法,并发表了国际上首篇相关论文,为aiXcoder的建设奠定了基础。

团队介绍

李革教授所在的北京大学高可信软件技术教育部重点实验室是国内顶尖的软件研究团队,也是北京大学计算机软件与理论国家重点学科的主要依托。其建设历史可以追溯到1955年,并一直延续至今。有着60多年的学术积累和积淀。该团队由著名软件科学家杨福清院士、梅红院士领衔,已成长为该领域国际领先的研究团队。

基于深度学习的代码分析与生成一直是李革教授的研究方向,也是北京大学高可信软件技术教育部重点实验室的重点领域。他们从2013年开始开展基于深度学习的代码分析研究,从2015年开始使用深度学习进行代码生成,是最早开展相关研究的团队之一。团队在AAAI/IJCAI/ACL等顶级会议上发表了多篇代码生成相关的论文,这也是技术上的大量积累。

效果器知识_效果器如何使用_综合训练器效果

李革教授是aiXcoder创始人,北京大学计算机科学与技术系副教授,CCF软件工程委员会秘书长,计算机系人工智能实验室客座副教授斯坦福大学的科学。主要研究方向:程序分析、程序生成、深度学习。其所在的研究团队专注于基于机器学习概率模型的编程语言处理,在代码功能分析、代码自动补全、代码缺陷检测等方面取得并保持国际领先的研究成果。

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    2025-01-03 08:15:14 留言:
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    2025-01-03 11:20:47 留言:
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    2025-01-03 11:43:35 留言:
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    2025-01-03 12:23:04 留言:
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    2025-01-03 18:02:36 留言:
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    2025-01-03 19:20:58 留言:
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    2025-01-03 19:30:35 留言:
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    2025-01-03 19:52:30 留言:
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    2025-01-03 20:20:38 留言:
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    2025-01-03 20:29:09 留言:
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    2025-01-03 20:45:52 留言:
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    2025-01-03 21:17:55 留言:
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    2025-01-03 21:20:10 留言:
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    2025-01-03 21:32:26 留言:
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    2025-01-03 22:32:00 留言:
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  1. Btok
    2025-01-03 22:36:30 留言:
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    2025-01-03 22:36:52 留言:
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  1. Btok
    2025-01-03 23:35:18 留言:
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    2025-01-03 23:38:06 留言:
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    2025-01-04 00:24:58 留言:
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    2025-01-04 01:26:42 留言:
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    2025-01-04 01:50:35 留言:
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    2025-01-04 01:55:35 留言:
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    2025-01-04 02:37:03 留言:
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    2025-01-04 03:38:09 留言:
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    2025-01-04 03:44:03 留言:
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    2025-01-04 04:06:36 留言:
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    2025-01-04 05:36:21 留言:
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    2025-01-04 07:28:17 留言:
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    2025-01-04 08:00:20 留言:
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    2025-01-04 09:07:01 留言:
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    2025-01-04 09:37:11 留言:
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    2025-01-04 09:52:24 留言:
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    2025-01-04 10:29:14 留言:
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    2025-01-04 10:32:50 留言:
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    2025-01-04 10:41:48 留言:
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    2025-01-04 10:44:55 留言:
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    2025-01-04 10:49:18 留言:
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    2025-01-04 10:58:01 留言:
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    2025-01-04 11:01:53 留言:
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    2025-01-04 11:06:35 留言:
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    2025-01-04 11:46:54 留言:
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    2025-01-04 12:07:56 留言:
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    2025-01-04 13:00:45 留言:
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    2025-01-04 13:37:29 留言:
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    2025-01-04 13:41:23 留言:
    我裤子脱了,纸都准备好了,你就给我看这个?https://www.btoki.com/
  1. Btok
    2025-01-04 15:37:15 留言:
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  1. 搜狗输入法
    2025-01-04 16:16:55 留言:
    很有品味!https://sogou-shurufa.cn/

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