论文阅读——《OpenAI Codex》

论文阅读——《OpenAI Codex》

📄 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