论文标题：Evaluating Large Language Models Trained on Code
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.03374.pdf
论文数据地址：https://www.github.com/openai/human-eval
GPT系列主要会分享生成式模型，包括gpt1、gpt2、gpt3、codex、InstructGPT、Anthropic LLM、ChatGPT等论文或学术报告。本文主要分享codex的论文。
重铸系列会分享论文的解析与复现，主要是一些经典论文以及前沿论文，但知识还是原汁原味的好，支持大家多看原论文。分享内容主要来自于原论文，会有些整理与删减，以及个人理解与应用等等，其中涉及到的算法复现都会开源在：https://github.com/wellinxu/nlp_store ，更多内容关注知乎专栏（或微信公众号）：NLP杂货铺。
介绍
评测
metric
评测数据集
Codex
数据
模型
效果
Codex-S
数据
模型
效果
Codex-D
局限
论文之外
介绍
之前的一些研究表明，GPT3可以根据代码注释生成简单的python代码程序，这很振奋人心，因为GPT3并没有专门训练过代码生成。
本论文就想研究下是否可以用大型语言模型生成代码，所以在github的代码数据上对GPT3进行了微调，得到了Codex模型。
评测
metric
功能性评估：如果生成的代码通过了单元测试，则认为该代码是正确的。
pass@k:每个任务生成n(>=k)个版本代码，计算能够通过单元测试的版本数量c，然后根据下面公式估计pass@k结果，论文中n=200。
论文给了该公式的化简计算方式，感兴趣的同学可以看原论文。
评测数据集
HumanEval：Hand-Written Evaluation Set
人工构建了164个程序问题，每个问题包含一个函数签名，一段注释，方法主体和一些单元测试，平均每个任务有7.7个单元测试。
Codex
数据
搜集了2020年5月份github上公开的5400万仓库代码，其中小于1MB的python文件，一共包含179GB。过滤掉了可能自动生成的、平均行长度大于100的、最大行数大于1000的或包含少量字母数字字符的文件。过滤后最终的数据有159GB。
模型
原以为以GPT3为基础进行微调效果会更好，实际上并没有发现提高，可能是因为代码数据量太大了。不过，基于GPT3训练，模型的整体收敛速度更快，所以本论文还是在GPT3的基础上再进行训练。tokenizer跟GPT3一样的，仅仅将一些不同长度的空格作为新增token。
参数量:1200万-120亿
学习率:大小同GPT3，前175步线性提高，然后cosine衰减
训练步数：共训练1000亿 token
优化器：
权重衰减系数：0.1
效果
论文又一次验证了power-law，如下图所示，测试loss跟模型大小依然符合幂律。
Codex在测试数据上效果如下图，下表显示了不同模型在测试集上的表现。
Codex-S
数据
为了让Codex模型适应任务数据（HumanEval）的分布，论文专门构建了一部分训练数据，用来进行有监督的微调，论文将这个模型称之为Codex-S。
论文使用Codex-12B的模型，对构建的训练集任务都生成了100个结果，如果某个任务的生成结果中，没有一个通过单元测试，则删除该训练任务。
模型
loss:负对数似然，提示语不计算loss
学习率：Codex的1/10大小，变化方式跟Codex一样
训练步数：训练至验证集loss平稳（小于100亿个token数）
效果
Codex-D
Codex-D是根据代码生成注释文档的模型，将之前数据中的代码和注释对调过来重新训练。
局限
训练Codex需要太多样本，训练不高效。 Codex会使用一些语法不对的、或者未定义的代码或者变量等。 注释越长，模型生成的代码质量越低。
论文之外
真是一切皆可GPT。代码生成、bug查找、api查找等功能是chatgpt大火的原因之一，不知道chatgpt使用了什么魔法，让codex进化至此。在革自己的命的道路上加速前进。
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