OpenAI CTO 兼联合创始人 Greg Brockman 表示，“Codex 将是一款能够施展程序员力量的重要工具”。Codex 项目负责人 Wojciech Zaremba 则将 Codex 视为编码历史演变的下一阶段。那么，Codex 是如何颠覆编码的？

编程主要分为两个阶段，第一个阶段是认真思考问题并尝试理解，第二个阶段是把这些小片段与现有代码映射起来，包括库、函数以及 API。通过自然语言模型结构与代码数据集训练，在第二个阶段，Codex 模型的优势显露无疑。“Codex 的出现，让专业程序员们告别了不少令人头痛的苦差事。”

Codex 的模型结构和 GPT 完全一样，为了尽可能地利用 GPT 的文本表示，Codex 使用了和 GPT-3 一样的分词器。但因为代码中词的分布和自然语言中词的分布有很大区别，GPT-3 的分词器在表示代码时可能不是非常有效。Codex 论文显示在 GPT-3 的分词器中加入了额外的一些 token 来表示不同长度的空格，这样在表示代码时可以少使用 30% 的 token。

推理时，使用核采样不断采样 Codex 生成的 token，直到碰见以下字符中的任何一个："\nclass"，"\ndef"，"\n#"，"\nif" ， '\nprint'。这样可以大大减小模型第一和最后一层的参数量。实验证明 Codex 可以通过增加模型规模持续精进。如下图所示：

首先是用来做 Fine-Tuning 的 code 数据集。在2020年5月，Codex 从 Github 的 54,000,000 个公开代码仓上收集了数据，包括 179 GB 大小在 1 MB 以下的独一无二的 python 文件，在经过过滤后，最终的数据集大小为 159GB。

Codex 将生成代码的功能正确性作为评测指标，关注从 docstrings 生成 python 函数的任务，并通过 unit tests 的方法来评测生成代码的正确性。评测指标采用的是 pass@k。评测数据集包含 HumanEval 和 APPS 两个数据集。

HumanEval 构建了一个包括164个人工手写的编程问题的数据集，其中每个编程问题包括函数头、docstrings、函数体和几个 unit tests。HumanEval 中的编程问题可以用来评估语言理解能力、推理能力、算法能力和简单的数学能力，该数据集已经开源。人工手写是非常重要的：因为如果直接从网上找，比如说从 leetcode 上去扒，很有可能导致数据穿越。

Codex、GPT-Neo、GPT-J 和 TabNine 在 HumanEval 上的实验结果对比如下图所示，可以发现 Codex-300M 的效果优于 GPT-J 6B。

Codex 擅长 Python，精通十多种语言，包括c#、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、SQL 和 Shell。Codex 的模型包含：code-davinci-002、code-cushman-001（按能力大小排列）。

与 GPT-3 类似，Davinci 是最强大的 Codex 模型，可以执行其他模型能够执行的任何任务，而需要更少的指令。对于需要深入理解内容的应用程序，Davinci 可以产生最好的结果。更强大的功能需要更多的计算资源，因此 Davinci 的成本更高，速度也不如其它模型。

很强大，同时速度很快。当谈到分析复杂任务时，Davinci 更强，而 Cushman 是许多代码生成任务的能干模型。Cushman 通常也比 Davinci 跑得更快、更便宜。

◉ 上图为 Azure Codex 模型概要

¹ 该模型仅可根据要求进行微调。目前我们不接受微调模型的新请求。

² 由于需求量大，美国东部目前无法为新客户提供微调服务。请使用美国中南部地区进行培训。

Codex 模型主要应用在IT科技部门的代码研发流程自动化上。

比如开发小游戏，准确率高达72%！Codex 不仅能够收到指令后自行编程，还能够开发小游戏。

微软、OpenAI、GitHub 联合推出了自动代码生成 AI Copilot，Copilot 能够在用户输入过程中随时提供补全代码行内容的建议。