CodeBERT — это новая крупномасштабная предварительно обученная модель, специально разработанная для обработки и понимания языков программирования. Это значительный прогресс в области обработки естественного языка (НЛП), который был принят во многих приложениях, особенно в тех, которые связаны с пониманием, переводом и генерацией программного кода.
Появление CodeBERT и его первое упоминание
CodeBERT возник в исследовательской лаборатории Microsoft Research Asia, известной исследовательской организации, известной своими прорывами в различных областях информатики. Модель была впервые представлена публике в исследовательской работе под названием «CodeBERT: предварительно обученная модель для программирования и естественных языков», опубликованной в 2020 году.
Создатели CodeBERT осознали растущую потребность в модели, которая могла бы понимать и обрабатывать языки программирования так же, как это делают люди, устраняя разрыв между естественными языками и кодом. CodeBERT родился из этой потребности и произвел фурор в сообществе НЛП с момента своего первого упоминания.
Разгадка CodeBERT: глубокое погружение
CodeBERT, по сути, представляет собой модель на основе преобразователя, обученную на большом корпусе кода из различных языков программирования. Модель использует возможности модели BERT (представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов), метода предварительного обучения, который произвел революцию в задачах НЛП.
CodeBERT отличается от традиционных моделей BERT, поскольку он обучен как программированию, так и естественным языкам, что позволяет ему понимать синтаксис и семантику кода, а также понимать комментарии и документацию на естественном языке. Модель использует моделирование языка в масках и заменяет обнаружение токенов — новую задачу предварительного обучения, которая побуждает ее лучше понимать и генерировать код.
Внутри CodeBERT: как это работает
Под капотом CodeBERT используется модель преобразователя — тип модели глубокого обучения, в которой используются механизмы самообслуживания. Модель преобразователя отвечает за фиксацию зависимостей между входными и выходными данными, концентрируясь на различных частях входных данных, что позволяет модели обрабатывать информацию параллельно, что делает ее высокоэффективной.
Для предварительного обучения CodeBERT использует две стратегии. Во-первых, это модель языка в маске, в которой определенные токены (слова или символы) случайным образом маскируются из входных данных, и модель обучена прогнозировать эти замаскированные токены. Второй — обнаружение замененных токенов, при котором одни токены заменяются другими, и модели необходимо идентифицировать эти замененные токены.
Эти методы позволяют CodeBERT изучать основные структуры и шаблоны как на естественных языках, так и в программном коде.
Ключевые особенности CodeBERT
CodeBERT предлагает несколько отличительных особенностей, которые отличают его от других моделей:
-
Понимание языков многоязычного программирования: CodeBERT может понимать несколько языков программирования, включая Python, Java, JavaScript, PHP, Ruby, Go и другие.
-
Межъязыковой перевод: CodeBERT может переводить фрагменты кода с одного языка программирования на другой.
-
Обобщение кода: он может генерировать краткое описание или комментарий на естественном языке для данного фрагмента кода.
-
Поиск кода: он может искать фрагменты кода по запросу на естественном языке и наоборот.
-
Завершение кода: Учитывая неполный фрагмент кода, CodeBERT может предсказать вероятное продолжение кода.
Типы CodeBERT: классификация
Хотя в основном существует один тип CodeBERT, его можно настроить для конкретных задач. В следующей таблице показаны задачи, для которых можно настроить CodeBERT:
| Задача | Описание |
|---|---|
| Обобщение кода | Создание сводки на естественном языке для данного фрагмента кода. |
| Перевод кода | Перевод фрагментов кода с одного языка программирования на другой. |
| Поиск кода | Поиск фрагментов кода с использованием запроса на естественном языке и наоборот. |
| Завершение кода | Прогнозирование вероятного продолжения неполного фрагмента кода. |
Практическое использование CodeBERT: проблемы и решения
Несмотря на свой потенциал, использование CodeBERT может вызвать некоторые проблемы. Например, для обучения CodeBERT требуется обширный и разнообразный набор данных кода на нескольких языках. Кроме того, как и другие модели глубокого обучения, CodeBERT требует значительных вычислительных ресурсов.
Однако такие решения, как трансферное обучение, когда предварительно обученная модель CodeBERT точно настраивается для конкретных задач, могут облегчить эти проблемы. Кроме того, облачные платформы предлагают мощные вычислительные возможности для обучения таких моделей, что делает их доступными для более широкой аудитории.
CodeBERT: сравнения и тесты
CodeBERT выделяется среди других подобных моделей, таких как RoBERTa и GPT-2, своей направленностью на понимание языков программирования. В следующей таблице представлено сравнение:
| Модель | Фокус | Предтренировочные задания |
|---|---|---|
| КодBERT | Программирование и естественные языки | Моделирование языка в масках, обнаружение замененных токенов |
| РОБЕРТа | Естественные языки | Моделирование замаскированного языка |
| ГПТ-2 | Естественные языки | Языковое моделирование |
Будущие перспективы CodeBERT
Внедрение таких моделей, как CodeBERT, открывает двери для более совершенных инструментов для разработчиков. Будущие технологии могут включать в себя интеллектуальные редакторы кода, которые смогут предсказать намерения программиста и автоматически заполнять код в режиме реального времени, или системы, которые смогут автоматически распознавать и исправлять ошибки в коде.
Кроме того, CodeBERT можно комбинировать с другими технологиями, такими как обучение с подкреплением, для создания моделей, которые могут научиться программировать более эффективно, что приведет к созданию еще более сложных помощников по программированию с использованием искусственного интеллекта.
Прокси-серверы и CodeBERT
Прокси-серверы могут сыграть важную роль в облегчении использования и развертывания таких моделей, как CodeBERT. Они могут обеспечить дополнительный уровень безопасности и анонимности, что особенно важно при работе с ценными базами кода.
Более того, прокси-серверы могут сбалансировать нагрузку и обеспечить плавный и эффективный доступ к онлайн-ресурсам, используемым для обучения или развертывания CodeBERT, особенно в распределенной вычислительной среде.
Ссылки по теме
Для тех, кто хочет узнать больше о CodeBERT, следующие ресурсы могут оказаться весьма полезными:
-
CodeBERT: предварительно обученная модель для программирования и естественных языков – Оригинальный исследовательский документ, посвященный CodeBERT.
-
Microsoft Research Азия – Организация, стоящая за CodeBERT.
-
BERT: предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка – Основополагающий документ по BERT, основа CodeBERT.
