调研27个模型后，代码生成的知识增加了

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来源｜AINLPer

卷友们好，对于NL2Code任务相信大家都不陌生。它主要目的就是将自然语言转换成可执行代码来提高开发人员的工作效率，终极目标就是干翻所有程序员，最近，随着大模型的出现，距离这一天又稍稍进了一步。基于该背景，分享中科院和微软亚洲研究院在ACL2023国际顶会上一篇文章：他们调研了NL2Code领域中的「27个大型语言模型以及相关评价指标」，分析了「LLMs的成功在于模型参数、数据质量和专家调优」，并指出了「NL2Code领域研究的5个机遇挑战」，最后作者建立了一个分享网站来跟踪LLMs在NL2Code任务上的最新进展。https://nl2code.github.io

背景介绍

新手程序员，甚至是那些没有任何编程经验的程序员，是否有可能仅仅通过用自然语言描述他们的需求来创建软件?实现这一设想将对我们的生活、教育、经济和劳动力市场产生前所未有的影响。自然语言-代码(NL2Code)因其广阔的应用场景，是一项重要的研究任务，在学术界和工业界都引起了广泛的兴趣。

关于NL2Code的发展，其实和自然语言理解的发展类似，一开始，基本都是基于专家规则进行算法设计，但是此类方法需要对不同编程语言进行设计，泛化性差；随着技术发展，人们逐步开始使用静态语言模型，并使用向量空间来描述文字，此类方法在初期一般向量空间比较稀疏，不能建立长期的依赖关系；再后来，就用到了我们比较熟悉的神经网络，例如CNN、RNN、LSTM，此类方法通过标记数据进行训练来构建自然语言(NL)和代码(Code)之间的关系，但实际效果对NL2Code任务的能力有限；现在，在ChatGPT风靡全球的背景下，越来越多的大型语言模型(LLMs)如雨后春笋一样出现，通过语言指令，它们可以在零样本状况下生成代码，并在NL2Code任务上中取到了惊人的成绩。具有标志性的一个LLM模型就是Codex，它拥有120亿个参数，在Python编程任务上测试，可解决72.31%的问题，并且该模型已经商用可在实践中提高开发人员的工作效率。

NL2Code任务与27个LLMs

对于NL2Code任务，其主要目的是基于给定自然语言问题描述生成所需要的代码。以下是一个关于Python编程问题的示例。其中灰色块部分表示问题描述，绿色块部分表示模型生成代码，黄色块部分表示测试样例。针对NL2Code任务对27个具有代表性的LLMs进行了全面调研，下表总结了每个模型的详细信息，其中主要包括：模型架构、模型大小、模型层数（L）、注意力头数量（A）、隐藏维度（H）、模型参数是否开放（P）等五个方面。为了更好地可视化，下图按时间顺序展示了这些模型，绘制了最大的模型大小。观察到的一个趋势是，随着研究领域的发展，这些大型语言模型的规模也在不断扩大。此外，只有解码器的架构更适合于规模较大的预训练模型。

27个LLMs评估

上面总结了NL2Code现有的大型语言模型（LLMs），但是这些模型在架构、模型规模等方面各不相同，无法进行统一的评估。为此，作者在HumanEval基准上进行了Zero-shot统一评估，其中HumanEval基准由164个手写的Python编程问题组成，对于每个编程问题都提供了测试用例，以评估生成代码正确性。使用pass@k作为评估指标，即通过k次尝试可以正确回答的问题的比例。下表显示根据模型大小进行分组，在该测试集上的测试结果。从上表可以看出，这些LLM在该数据集上的性能差异很大，尽管模型参数相似但效果差异也是很大。可以发现Codex 在各种尺寸上都处于领先地位。为什么会存在这个问题呢？影响模型效果的关键因素是啥呢？作者经过分析给出的结论有：模型大小、数据质量、专家调优。

模型大小

根据前面的整理用于NL2Code的LLMs时间发展图可以发现，只要模型参数越多性能就越好。为了进一步说明模型参数大小和模型效果之间的关系，作者整理了10个比较有代表性的模型，在HumanEval基准上的pass@1结果，如下图所示：根据上图，很明显的可以「发现较大的模型通常会产生更好的结果」。此外，「当前模型无论大小，仍然可以通过进一步增加模型参数来实现性能的提升」。

数据质量

随着LLMs模型参数的增加，其训练数据规模也在不断的增加。这在数据选择和预处理方面也有更高的要求。早期的模型，例如CodeSearchNet、CoST、XLCoST等都是基于人工标注数据对进行训练（耗时耗力）；GPT系列模型（GPT-3 、GPT-Neo、GPT-J ）开始在大规模无监督数据集上进行训练，但是由于代码数据限制，并没有显示出很强的代码生成能力。由于LLMs模型的出现，它们可以在更大规模的未标记代码数据集上进行训练，最终模型效果惊人。

在惊叹于LLMs效果的同时，也要知道LLMs在训练之前通常会对数据进行预处理。为此作者调研了Codex、AlphaCode、CodeGen、InCoder和PyCodeGPT等5个强大模型的数据预处理方法。发现它们具有几个共同的特点：一是删除可能自动生成或未完成的代码文件，二是使用特定的规则来过滤不常见的代码文件。「总之，这些预处理策略的目标是实现一个不重复的、完整的、正确的、干净的和通用的代码语料库」。

专家调优

训练一个优秀的模型需要认真考虑模型训练阶段的各个参数。通过对27个LLMs模型的研究发现，它们都有一些共同的设置，比如都应用了Adam相关优化器并在初始化阶段相差不大。除此之外，还有需要调节的超参数，如lr、batch、窗口大小、预热、梯度累积和temperature。对于学习率来说，随着模型的增大，学习率会逐步变小。如下图所示：对于temperature，这里对比了两个模型在HumanEval任务上使用不同temperature后模型的性能。结果发现，更高的temperature产生更低的pass@1和更高的pass@100，这表明更高的temperature使LLM产生更多样化的预测，反之亦然。如下图所示：此外，有研究表明窗口大小也是一个关键因素，具有大窗口的小模型会有时优于具有小窗口的大模型。此外，强大的LLMs通常主要使用两种技术在代码语料库上训练新的标记器:字节级字节对编码和sentencepece 。新的标记器可以更有效和准确地将代码内容拆分为Tokens。这些经过验证的调优技术将为培训更强大的llm提供有价值的参考。

评估基准指标

「对NL2Code任务的评估，高质量的基准和可靠的度量是基础和必要的」。作者总结了17个NL2Code基准测试，每个基准测试在大小、语言、复杂性和场景方面都有自己的特点，如下表所示。但大多数基准测试只包含有限数量的实例。例如，HumanEval和MBPP分别有164和974个实例。这是因为这些基准通常是手写的以防数据泄露。「在大型语言模型时代，在创建新基准时避免数据泄漏至关重要」。此外，大多数当前的基准测试都有英文的问题描述和Python的代码解决方案。最近，已经提出了几个多语言基准，例如涵盖「多种编程语言的MBXP，HumanEvalX和MultiPL ，以及涵盖多种自然语言的ODEX」。多语言基准测试的详细信息如下表所示：「手动评估生成的代码是不切实际的，这就需要自动度量」。上述基准均提供了基于执行的评估的测试用例，其中指标如 pass@k、n@k、测试用例平均值和执行精度。但是，「这种方法对测试用例的质量有严格的要求，并且只能评估可执行代码。对于不可执行的代码」，使用了 BLEU 、ROUGE 和 CodeBLEU等指标，无法准确评估代码的正确性。到目前为止，「在设计指标来评估代码的各个方面（例如漏洞、可维护性、清晰度、执行复杂性和稳定性）方面存在许多开放性挑战」。