论文阅读——《OpenAI Codex》

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📄 论文信息

  • 标题: Evaluating Large Language Models Trained on Code
  • 作者: Mark Chen, Jerry Tworek, Heewoo Jun, et al.
  • 机构: OpenAI
  • 发表时间: 2021
  • 原文链接: https://arxiv.org/abs/2107.03374

1. 论文背景

近年来,大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大进展,而 OpenAI Codex 进一步扩展了其能力,使其能够理解和生成代码。Codex 是 GPT-3 的衍生模型,专门针对代码任务进行了训练,具备以下特点:

  • 可以将自然语言转换为代码
  • 支持多种编程语言,包括 Python、JavaScript、Go、Ruby、Swift 等。
  • 为 GitHub Copilot 提供了核心支持。

2. 论文核心方法

OpenAI Codex 主要基于 GPT-3 进行训练,并在海量代码数据(如 GitHub 代码库)上进行了微调。其核心能力体现在两个方面:

2.1 代码补全与生成

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