“自然”语言编程(NLC)的到来比你想象的要快
GPT-3
GPT-3 是一个训练集45TB、参数规模1750亿、预训练结果700G的AI模型,其一经问世就成为了万众瞩目的焦点。在其出现之后,使用GPT-3作诗、作曲甚至作画的应用纷至沓来。
AI 编程其实也并非是新鲜事了,之前的AI自动辅助编程工具Copilot也是一个。实际上,Codex更像是Copilot的一个全面升级。二者同样都是再GPT-3的基础上构建而成,不过Codex能够直接将英文需求描述直接转换为代码。
本质上,codex不能创造代码,仅仅是在不停地搬运代码而已。
代码智能
代码智能(code intelligence)的目的是让计算机具备理解和生成代码的能力,并利用编程语言知识和上下文进行推理,支持代码检索、补全、翻译、纠错、问答等场景。以深度学习为代表的人工智能算法,近年来在理解自然语言上取得了飞跃式的突破,代码智能也因此获得了越来越多的关注。该领域一旦有突破,将大幅度推动 AI 在软件开发场景的落地。
基准数据(Benchmark Dataset)对一个领域的发展至关重要。例如,ImageNet(斯坦福大学)极大地推动了计算机视觉领域的发展,类似包含多种任务的 GLUE(纽约大学)和 XGLUE(https://microsoft.github.io/XGLUE/,微软亚洲研究院自然语言计算组)数据集在自然语言处理领域也产生了非常深远的影响。近年来,统计机器学习算法,尤其是深度学习算法在很多代码智能任务(
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