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CodeGen (CodeGen-Mono 350M)

模型描述

CodeGen是一系列用于程序合成的自回归语言模型，源自论文：A Conversational Paradigm for Program Synthesis，作者为Erik Nijkamp、Bo Pang、Hiroaki Hayashi、Lifu Tu、Huan Wang、Yingbo Zhou、Silvio Savarese和Caiming Xiong。这些模型最初发布于此代码库，包含3种预训练数据变体（NL、Multi、Mono）和4种模型规模变体（350M、2B、6B、16B）。

本代码库中的检查点在论文中称为CodeGen-Mono 350M，其中“Mono”表示模型基于CodeGen-Multi 350M初始化，并在Python编程语言数据集上进一步预训练，“350M”指可训练参数的数量。

训练数据

此检查点（CodeGen-Mono 350M）首先由CodeGen-Multi 350M初始化，然后在BigPython数据集上预训练。数据包含71.7B个Python编程语言的标记。更多细节请参阅论文第2.1节。

训练过程

CodeGen使用交叉熵损失训练，以最大化序列输入的可能性。模型系列通过Google的多个TPU-v4-512进行训练，利用数据和模型并行。更多细节请参阅论文第2.3节。

评估结果

我们在两个代码生成基准上评估模型：HumanEval和MTPB。更多细节请参阅论文。

预期用途与限制

作为自回归语言模型，CodeGen能够从给定的自然语言和编程语言文本中提取特征，并计算它们的可能性。然而，该模型主要用于并擅长程序合成，即根据英文提示生成可执行代码，其中提示应为注释字符串的形式。模型也可以补全部分生成的代码。

使用方法

此模型可以轻松使用AutoModelForCausalLM功能加载：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Salesforce/codegen-350M-mono")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Salesforce/codegen-350M-mono")

text = "def hello_world():"
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids

generated_ids = model.generate(input_ids, max_length=128)
print(tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True))

伦理考量

此版本仅用于支持学术论文的研究目的。我们的模型、数据集和代码并非为所有下游用途专门设计或评估。我们强烈建议用户在部署此模型前评估并解决与准确性、安全性和公平性相关的潜在问题。我们鼓励用户考虑AI的常见限制，遵守适用法律，并在选择用例时采用最佳实践，特别是对于可能显著影响人们生活、权利或安全的高风险场景。有关用例的进一步指导，请参考我们的AUP和AI AUP。

BibTeX条目与引用信息

@article{Nijkamp2022ACP,
  title={A Conversational Paradigm for Program Synthesis},
  author={Nijkamp, Erik and Pang, Bo and Hayashi, Hiroaki and Tu, Lifu and Wang, Huan and Zhou, Yingbo and Savarese, Silvio and Xiong, Caiming},
  journal={arXiv preprint},
  year={2022}
}