Model Releases
OpenAI Codex: Революционная модель кодирования, изменившая разработку ПО
Открытый релиз Codex от OpenAI в 2021 году стал поворотным моментом в истории ИИ-программирования, обеспечив функциональную генерацию кода на основе GPT-3.
10 августа 2021 г.
Model ReleaseCodex
Введение: Исторический прорыв в автоматизации программирования
Codex, представленный OpenAI 10 августа 2021 года, стал первым крупномасштабным языковым кодированием, способным генерировать рабочий код по естественному описанию требований. Этот 12-миллиардный параметрический трансформер, тонко настроенный на базе GPT-3, доказал, что большие языковые модели могут понимать и создавать функциональные программы, открыв новую эру в разработке программного обеспечения.
Модель стала историческим прорывом, так как впервые показала практическую применимость ИИ для написания кода, который может быть непосредственно использован в реальных проектах. Это стало основой для многих последующих моделей кодирования, включая современные системы автозаполнения кода.
Релиз Codex совпал с запуском GitHub Copilot, инструмента, использующего эту модель для предложения кода в редакторах, что стало катализатором принятия ИИ-помощников разработчиками по всему миру.
С тех пор Codex стал эталоном для оценки производительности моделей кодирования, влияя на развитие исследований в области искусственного интеллекта и программирования.
Ключевые особенности и архитектура
Codex основан на 12-миллиардной версии GPT-3 и тонко настроен на обширной коллекции публичных репозиториев GitHub, содержащих миллионы строк кода на различных языках программирования. Архитектура представляет собой стандартный декодерный трансформер без специальных механизмов Mixture-of-Experts или мультимодальных возможностей.
Модель поддерживает контекстное окно до 14,000 токенов, что позволяет обрабатывать относительно длинные фрагменты кода и сохранять контекст между различными частями программы. Это особенно важно при работе с большими файлами и сложными структурами данных.
Архитектура модели включает 375 голов внимания, 12 слоев и скользящее окно внимания, оптимизированное для задач кодирования. Модель обучена на более чем 54 миллионах примеров пар 'описание-код'.
В отличие от своих предшественников, Codex может интерпретировать комментарии на естественном языке и преобразовывать их в исполняемый код на Python, JavaScript, TypeScript, SQL и других языках.
- Параметры: 12 миллиардов
- Контекстное окно: до 14,000 токенов
- Языки программирования: Python, JavaScript, TypeScript, SQL и др.
- Тип архитектуры: декодерный трансформер
- Обучение: на публичных репозиториях GitHub
Производительность и бенчмарки
Codex показал впечатляющие результаты на наборе бенчмарков, связанных с программированием. На тесте HumanEval, который оценивает способность модели генерировать корректный код для решения проблем программирования, Codex достиг 28.8% точности выполнения, значительно превышая предыдущие попытки автоматического программирования.