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CodeGen: A Conversational Paradigm for Program Synthesis

模型简介

CodeGen （A Conversational Paradigm for Program Synthesis）提出了一种通过大型语言模型进行对话式程序生成的方法，将编写规范和程序的过程转换为用户和系统之间的多回合对话。它把程序生成看作一个序列预测问题，用自然语言表达规范，并有条件地对所期望的程序进行抽样。同时，CodeGen（16B）在HumanEval benchmark上已经超过OpenAI's Codex。

本项目展示如何调用CodeGen来进行代码生成。

快速开始

环境依赖

  • python >= 3.6
  • paddlepaddle >= 2.3.0
  • paddlenlp >= 2.3.4

代码调用

import re
import paddle
from paddlenlp.transformers import CodeGenTokenizer, CodeGenForCausalLM

# The supported models are shown in the following table
model_name = 'Salesforce/codegen-350M-mono'
# Init tokenizer
tokenizer = CodeGenTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Init model
model = CodeGenForCausalLM.from_pretrained(model_name)
inputs = tokenizer(["def hello_world():"])
inputs = {k: paddle.to_tensor(v) for (k, v) in inputs.items()}
# Generate
output, score = model.generate(inputs['input_ids'],
                               max_length=128,
                               decode_strategy='sampling',
                               top_k=5,
                               repetition_penalty=1.1,
                               temperature=0.6)
# Decode the result
print(
    re.split(
        "\nclass|\ndef|\n#|\n@|\nprint|\nif",
        tokenizer.decode(output[0],
                         skip_special_tokens=True,
                         spaces_between_special_tokens=False))[0].rstrip())

其中参数释义如下：

  • max_length 解码的最大长度，默认128。
  • decode_strategy 解码的策略，默认sampling。
  • top_k 解码参数top_k，默认5。
  • repetition_penalty 解码重复惩罚系数，默认1.1。
  • temperature 解码参数temperature，默认0.6。

模型列表

模型名称 说明
Salesforce/codegen-350M-mono 基于Python数据集BIGPYTHON训练
Salesforce/codegen-2B-mono 基于Python数据集BIGPYTHON训练
Salesforce/codegen-6B-mono 基于Python数据集BIGPYTHON训练
Salesforce/codegen-16B-mono 基于Python数据集BIGPYTHON训练
Salesforce/codegen-350M-nl 基于自然语言数据集THEPILE训练
Salesforce/codegen-2B-nl 基于自然语言数据集THEPILE训练
Salesforce/codegen-6B-nl 基于自然语言数据集THEPILE训练
Salesforce/codegen-16B-nl 基于自然语言数据集THEPILE训练
Salesforce/codegen-350M-multi 基于多编程语言数据集BIGQUERY训练
Salesforce/codegen-2B-multi 基于多编程语言数据集BIGQUERY训练
Salesforce/codegen-6B-multi 基于多编程语言数据集BIGQUERY训练
Salesforce/codegen-16B-multi 基于多编程语言数据集BIGQUERY训练

TaskFlow调用

参考TaskFlow文档

使用案例

  • 解算法题。求解无重复字符的最长子串的长度
import re
import paddle
from paddlenlp.transformers import CodeGenTokenizer, CodeGenForCausalLM

# The supported models are shown in the following table
model_name = 'Salesforce/codegen-2B-mono'
# Init tokenizer
tokenizer = CodeGenTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Init model
model = CodeGenForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = "def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:"
inputs = tokenizer([prompt])
inputs = {k: paddle.to_tensor(v) for (k, v) in inputs.items()}
# Generate
output, score = model.generate(inputs['input_ids'],
                               max_length=256,
                               decode_strategy='greedy_search')
# Decode the result
print(
    re.split(
        "\nclass|\ndef|\n#|\n@|\nprint|\nif",
        tokenizer.decode(output[0],
                         skip_special_tokens=True,
                         spaces_between_special_tokens=False))[0].rstrip())

结果输出为：

        if not s:
            return 0

        start = 0
        end = 0
        max_len = 0

        while end < len(s):
            if s[end] not in s[start:end]:
                max_len = max(max_len, end - start + 1)
                end += 1
            else:
                start += 1

        return max_len


  • 根据注释/功能描述写代码
import re
import paddle
from paddlenlp.transformers import CodeGenTokenizer, CodeGenForCausalLM

# The supported models are shown in the following table
model_name = 'Salesforce/codegen-2B-mono'
# Init tokenizer
tokenizer = CodeGenTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Init model
model = CodeGenForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = "# this function prints hello world"
inputs = tokenizer([prompt])
inputs = {k: paddle.to_tensor(v) for (k, v) in inputs.items()}
# Generate
output, score = model.generate(inputs['input_ids'],
                               max_length=128,
                               decode_strategy='greedy_search')
# Decode the result
print(
    tokenizer.decode(output[0],
                     truncate_before_pattern=[r"\n\n^#", "^'''", "\n\n\n"],
                     skip_special_tokens=True,
                     spaces_between_special_tokens=False))

结果输出为：

def hello_world():
    print("Hello World")

hello_world()

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