【AI写代码】CodeGen模型生成代码

【AI写代码】CodeGen模型生成代码

近几年，人工智能迅速发展，AI开发工具层出不穷，尤其从GitHub Copilot工具中可见AI写代码的潜力。PaddleNLP最近开放了代码生成模型，支持通过Taskflow一键完成代码生成，开启AI写代码之旅。

由于CodeGen模型还未发布到PaddleNLP的pip包中，需自行拉取dev代码并安装最新开发版PaddleNLP。首先，克隆最新的PaddleNLP仓库，解压使用，准备环境。

CodeGen模型支持多种预训练模型，包括但不限于Salesforce/codegen-350M-mono、Salesforce/codegen-2B-mono、Salesforce/codegen-6B-mono等，具体模型可根据需求选择。

模型使用通过Taskflow配置参数，如任务类别、标志、优先级路径等。实例化Taskflow时，仅需指定预训练模型名称。以生成求和函数为例，尝试使用简单代码，结果令人满意。

增加难度，以LeetCode问题为目标，尝试代码续写。如两数之和问题，AI能补全代码，但在识别重复元素的逻辑上需调整，整体逻辑无误。

进一步挑战，让CodeGen根据条件自动编写代码。以LeetCode上的问题为测试，输入问题描述和测试样例，生成后半部分代码，结果部分通过测试，显示生成代码的可行性。

尝试让CodeGen编写自己的代码，输入模型部分代码和注释，生成结果展现出良好潜力。

总结，CodeGen在代码生成上的能力有限，但续写能力显著，适合作为辅助程序员编写代码的工具。此外，其可作为代码补全或联想工具，有望开发为VS Code或Jupyter插件，作为代码补全功能使用。2024-08-17