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⏩ 文章专栏：人工智能大模型。
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目录。
一、引言。
二、PolyCoder 模型介绍。
1. 训练数据集。
2. 预训练方法。
三、C 语言优势分析。
1. 困惑的比较。
2. 原因探讨。
四、代码示例及显示。
五、结语。
一、引言。
在当今科技飞速发展的时代，人工智能在编程中的应用越来越广泛。卡内基梅隆大学（CMU）创建的开源 AI 代码生成模型 PolyCoder。 引起了广泛的关注。这个模型的出现，它给编程领域带来了新的机遇和挑战，其重要性不言而喻。
PolyCoder 背景：
基于当前的大规模语言代码模型 AI 编程辅助领域取得了重大进展。例如 OpenAI 推出的 Codex 现实世界已经部署了生产工具 GitHub Copilot 中，基于用户上下文自动生成代码 in-IDE 开发者助手。但是，最强大的模型不公开使用，这限制了资源匮乏机构的研究。
在这种背景下，CMU 推出了研究人员 PolyCoder，旨在为编程领域提供开源解决方案，促进该领域的研究和发展。
接下来，我们将重点讨论 PolyCoder 在 C 语言优势。。
二、PolyCoder 模型介绍。
1. 训练数据集。
PolyCoder 采用多种编程语言代码培训，包括 C、C#、C++ 等 12 语言，其中 C 语言代码最多。
- PolyCoder 训练数据集是其主要特点之一。它不像以前那样 AI 代码生成模型主要基于代码生成模型 Python 训练语言代码。，例如 Codex 评估数据集之一 HumanEval 生成的主要评估 Python 代码的效果。PolyCoder 则采用了 12 编程语言的代码集训练，分别是 C、C#、C++、Go、Java、JavaScript、PHP、Python、Ruby、Rust、Scala 和 TypeScript。其中，C 语言的代码量达到了 221GB，它是所有语言中最常见的。而 Python 代码的数据量比 Codex 和 CodeParrot 少用。
- PolyCoder 使用的是 GitHub 上述公开代码，在各种编程语言中，主要选择流行的库，至少每个库都有 50 Stars。流行的编程语言，以避免模型生成的代码效果过度倾斜c;研究人员规定每个编程语言库 Stars 总数加起来不超过 25k。提取库中的文件并简单处理（包括消除重复代码）后，大约总共筛选出来 254GB 训练中使用的数据。
使用 GitHub 受欢迎的库，每个库至少 50 Stars，编程语言流行，避免代码效果过度倾斜。。
- 这一策略得到了保证 PolyCoder 丰富的代码样本可以从多种编程语言中获得c;从而提高其在不同语言中的表现。同时，限制每个语言库 Stars 总数，避免模型过于流行的编程语言，使模型能够更好地适应各种编程场景。
2. 预训练方法。
1。.主要采用自左向右的语言模型，适用于代码生成等任务。。
- 通常有三种语言模型的预训练方法。第一种是自左向右的语言模型，根据上述预测，下面该方法更适用于代码生成等任务。PolyCoder 这种预训练方法主要采用。它可以根据现有的代码片段预测下一个可能的代码字符或片段，实现代码的自动生成。
2.。与 CodeParrot 和 Codex 超参数设置的差异，为选择提供三种不同参数的模型。。
- 与同样的使用相比 GPT-2 训练的 CodeParrot 和 Codex，PolyCoder 超参数设置也有一些差异。PolyCoder 提供了三种不同的模型，分别有 27 亿参数、4 亿参数和 1.6 亿参数。研究人员可以根据自己的需要和不同的训练能力选择合适的模型。这种多样化的模型选择为不同的用户和应用场景提供了更大的灵活性。
三、C 语言优势分析。
1. 困惑的比较。
- 用混乱来衡量语言模型的质量#xff0c;PolyCoder 在 C 语言混乱最低，效果最好。。在许多语言模型评估中，混乱度（Perplexity）通常用来衡量语言模型的质量。混乱程度越低，意味着语言模型在面对代码时感到困惑的程度越低，它的生成效果越好。研究人员通过比较一系列模型来发现，PolyCoder 在 C 意外地在语言中取得了最好的效果，最低的困惑。如图 [此处可插入相关对比图] 所示，PolyCoder 在 C 语言表现明显优于其他模型，包括强大的 Codex。相比之下，，Codex 在其他编程语言中表现出色，但在 C 但是语言略逊一筹。这一结果表明PolyCoder 在 C 语言代码生成具有独特的优势。
- 与其他模型相比，#xff00c;如 Codex，在 C 语言表现更好。与 Codex 与相比c;PolyCoder 在 C 语言优势不仅体现在困惑上。。Codex 虽然在一些编程语言中表现出色，但在 C 语言，PolyCoder 它表现出更高的准确性和更好的生成效果。。例如，在实际的代码生成任务中，PolyCoder 它可以生成更简单、更高效的产品 C 语言代码而 Codex 一些冗余或错误的代码可能会出现。另外，PolyCoder 在 C 语言代码的可读性和可维护性也很好，使开发人员更容易理解和修改生成的代码。
2. 原因探讨。
- 大量 C 语言训练使模型在那里 C 更好的语言生成。。PolyCoder 在训练过程中使用了大量的训练 C 语言代码这是其在 C 优秀语言表现的重要原因之一。主要基于其它模型 Python 不同的语言代码训练，PolyCoder 采用多种编程语言代码集进行训练，其中 C 语言代码最多，达到了 221GB。这种大量的 C 语言训练使模型能够更好地理解 C 语法、结构和编程习惯，从而在 C 更好的语言生成。例如，在生成 C 语言代码时，PolyCoder 下一个代码字符或片段可以更准确地预测c;从而生成更流畅、更高效的代码。
- 简单地改变训练代码集可以训练出擅长不同语言风格的模型。。用大量 C 语言训练 PolyCoder 结果说明，即使模型的整体原理不变（基于 GPT-2），简单改变训练用的代码集，也可以训练出擅长不同语言风格的人 AI 代码生成模型。PolyCoder 涵盖了训练数据集 12 #xfff0编程语言c;每种编程语言都有自己独特的语法和风格。学习不同编程语言的代码，PolyCoder 能够掌握不同语言的特点和编程习惯，从而在不同语言的代码生成中表现出不同的优势。例如，在 C 语言，PolyCoder 能够生成更简洁高效的代码；而在其他编程语言，PolyCoder 还可以根据语言的特点生成相应的代码。这是一种灵活性 PolyCoder 能够满足不同开发人员的需求，为编程领域带来更多的便利和创新。
四、代码示例及显示。
以下是一段使用 PolyCoder 生成的 C 语言代码示例#xff1a;
#include int main() { printf("This is a sample C program generated by PolyCoder.\n"); return 0;}。
这个代码很简单它包含一个标准 C 语言头文件，并在main函数中使用printf函数输出消息。
分析代码示例，可以看出 PolyCoder 在生成 C 语言代码时，能够准确识别和使用标准 C 语言语法和库函数。在这个例子中，它正确地包含了必要的头文件，并使用printf函数输出文本。这种准确性和规范性是 PolyCoder 在 C 语言代码生成的一个重要优势。
另外，PolyCoder 还可根据不同的需要生成更复杂的产品 C 语言代码。。例如，它可以生成代码，包括函数调用、循环结构、条件判断等。以下是一个稍微复杂的代码示例：
#include int findMax(int arr[], int n) { int max = arr[0]; for (int i = 1; i < n; i++) { if (arr[i] > max) { max = arr[i]; } } return max;}int main() { int arr[] = { 5, 8, 3, 12, 7}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int maxValue = findMax(arr, n); printf("The maximum value in the array is: %d\n", maxValue); return 0;}。
在这个例子中，PolyCoder 函数findMax生成c;在给定数组中找到最大值。
在这个例子中，PolyCoder 函数findMax生成c;用于在给定数组中找到最大值。该函数利用循环和条件判断来遍历数组中的每个元素，并更新最大值。在main函数中，它创建了一个数组，并调用findmax函数在数组中找到最大值，然后输出结果。
显示了这个代码示例 PolyCoder 在生成复杂 C 语言代码的能力。它可以生成具有函数定义、循环结构和条件判断的代码，并能正确处理数组和函数调用。这种生成复杂代码的能力使得生成复杂代码的能力 PolyCoder 在实际的 C 在语言编程中非常有用c;代码框架和示例可以帮助开发人员快速生成#xff0c;提高开发效率。
五、结语。
CMU 创建的开源 AI 代码生成模型 PolyCoder 在 C 语言显示出显著的优势，为 C 语言开发者带来了新的机遇和便利。
首先，PolyCoder 在困惑方面表现出色。在许多语言模型评估中，混乱通常用来衡量语言模型的质量。PolyCoder 在 C 语言混乱最低，这意味着它面对 C 最低程度的语言代码感到困惑，生成效果最好。与其他模型相比，#xff00c;如强大的 Codex，PolyCoder 在 C 语言表现更好，能够生成更简洁、高效、准确、可读性和可维护性强的代码。
二是，PolyCoder 它的优势来源于它的大量 C 语言训练。采用多种编程语言代码训练，其中 C 语言代码最多，达到了 221GB。这种大量的 C 语言训练使模型能够更好地理解 C 语法、结构和编程习惯，从而在 C 更好的语言生成。同时，简单地改变训练代码集可以训练出擅长不同语言风格的模型，这也证明了 PolyCoder 灵活性和适应性。
综上所述，：
PolyCoder 在 C 语言优势明显，值得开发者尝试使用和进一步研究。无论是初学者还是经验丰富的开发者，PolyCoder 所有有价值的代码生成和辅助功能，提高开发效率#xff0c;推动 C 语言编程领域的发展。
