AI代码生成工具的技术原理

生成式AI系统现已具备前所未有的能力，其中大型语言模型这一生成式AI形式已被应用于支撑它们自身的技术：计算机编码。

某中心推出了一款基于云的代码生成工具，该工具利用机器学习和大型语言模型来简化开发人员工作并提升生产力。该工具在开发者的集成开发环境（IDE）中运行，通过分析已编写的代码和自然语言注释，实时预测并推荐有用的代码段。

该工具不仅能自动补全少量单词或单行代码，还能实时生成15-30行代码。这些代码并非从其他地方复制粘贴，而是根据开发者意图定制创建，并融入了编码最佳实践。

多语言支持与技术演进

最初该工具支持Python、Java和JavaScript三种编程语言，随后在技术大会上宣布新增对C#和TypeScript编程语言的支持。

技术创新发生在开发人员专注于新颖和创造性工作时，生成式AI可以轻松处理标准化编码，将人工交互保留给需要高度判断的情况。过去五年AI加速发展，使这些大型模型能够充分理解和推理，以提供情境化建议。开发者编写的代码和注释越多，工具对代码意图的理解就越准确，其建议也会更加量身定制和细致入微。

代码安全与可靠性保障

使用公共数据集训练AI模型可能反映现实世界的不良方面，包括安全漏洞、毒性内容以及对特定群体的不公平或偏见，还可能泄露个人可识别信息。

该工具通过实时评估生成的代码并采取必要措施来减少用户接触此类内容，致力于消除开发人员整个项目中的安全漏洞。除了毒性和偏见过滤外，其参考跟踪器功能还可以识别代码生成与特定训练数据相似的实例，开发人员可以检查参考存储库并决定是否使用该代码。

性能优化与多语言评估

开发团队面临的主要挑战包括可持续性和速度。为了对开发人员有用，代码建议需要在瞬间出现。运行大型模型需要大量计算资源，这在时间紧迫时并不理想。

团队通过利用多种技术处理延迟问题，包括模型量化和内部开发的内存访问减少技术，这些技术允许多个建议而不会产生额外的延迟成本。这些效率提升也增强了工具的可持续性。

为了支持更广泛的机器学习社区开发代码生成模型，研究团队开发了一个基准测试工具，支持评估10多种编程语言的代码生成能力。团队开发了一种新颖的转译器，可自动将流行的Python基准数据集（MBPP）的输入文本和测试用例转换为多语言对应物。

未来展望

代码生成技术正在朝着编码民主化和去神秘化的方向发展。最终，编码的力量将不仅仅依赖于个人或团队精心拼凑代码的能力。

正如大型语言模型可以可靠地翻译口语一样，编程语言之间的翻译也有望实现。如今，代码生成工具不仅可以根据自然语言注释生成代码，还在朝着用自然语言总结给定代码段预期功能的方向迈进。

这代表着一种范式转变，AI对编码和自然语言的理解日益提高，不仅将提升开发人员的专业能力，还将向更广泛的受众开放编码。