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清華和智譜AI聯合打造的多語言代碼生成模型CodeGeeX，更新了！

它支持的編程語言種類從原來的20種增加到100多種。

通過IDE中的插件，可以輕松實現「無縫自然語言編程」。

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由于使用了新版基礎模型，CodeGeeX2的功能更加強大。

據了解，這次的新版本，精度和速度分別是原來的兩倍和三倍，內存消耗卻只有1/5。

代碼生成、解釋、翻譯、糾錯和編程問答等工作，效率都比以前有顯著提高。

作為「課代表」，我們把CodeGeeX的更新概括成了下面這幾個方面：

• 代碼能力更強了
• 模型特性得到了優化
• AI編程助手功能更全面了
• 用戶協議更加開放

插件版本也將全面更新

模型用起來太繁瑣？沒關系，除了模型本身的更新，CodeGeeX的插件版本很快也將全面升級至新版。

新插件同樣支持超過100種編程語言，說不定比我們知道的還要多。

這之中除了Python、Java等我們耳熟能詳的語言之外，還包括Swift、Kotlin等移動端新興勢力。

甚至像Rust這種系統級的編程語言，也在CodeGeeX2的能力范圍之內。

比如下面這張動圖就展示了CodeGeeX2生成Kotlin代碼的場景。

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代碼生成的速度簡直比人類輸入指令的速度還快。

而且從中我們可以看到，CodeGeeX2添加注釋或debug都能一鍵完成。

不僅是設計算法，實用程序的編寫也是小菜一碟。

補全個vue.js代碼，搭建出網頁，效率杠杠的！

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除了這些代碼相關的任務，CodeGeeX2還有很多其他應用場景。

比如查詢SQL數據庫。

只要打開問答模式，用自然語言描述想要查詢的內容，CodeGeeX2就能自動生成SQL查詢語句。

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模型變強之后，會不會收費呢？不必擔心，新版CodeGeeX插件將繼續對個人用戶免費開放。

而6B參數的CodeGeeX2，也已經進行了開源，相關代碼可以到GitHub倉庫中查看。

GitHub Copilot的模型也不是對手

OpenAI的HumanEval評測標準可以很好地評價生成代碼的表現。

這個名字很容易理解：模型生成的代碼質量如何將由人類來評價。

在HumanEval評測中，6B參數的CodeGeeX2的得分比15B參數的StarCoder模型還要高，可謂是四兩撥千斤。

而GitHub Copilot中曾使用的Code-Cushman-001模型同樣不是CodeGeeX2的對手。

不過，CodeGeeX畢竟是一個多語言模型，而HumanEval卻只支持Python。

所以，為了更加準確地測試CodeGeeX的表現，智譜團隊在其基礎上增加了Go、C++、Java和JS四種語言的測試數據，得到了HumanEval-X數據集。

結果顯示，在多語言方面，新版CodeGeeX2的表現和在Python中一樣優異。

相較于第一代，CodeGeeX2的Pass@1指標在各個語言上的平均表現提升了107%。

其中，Rust語言的性能提升顯著，提升了321%；C++和JS語言上的表現也提升了70%以上。

而在代碼翻譯方面，CodeGeeX2的表現同樣碾壓對手。

「不看廣告看療效」，CodeGeeX不僅測試結果優異，用戶的認可度也是很高的。

在「CodeGeeX是否提高了編程效率」這一問題中，有83.4%的用戶給出了正面的答案。

除了調查結果，用戶們也在「用腳投票」。

自第一個版本發布以來，CodeGeeX的下載量已達12萬次，平均每天生成近千萬行代碼。

這是個什么概念呢？如果只看代碼行數，相當于不到一周的時間就寫出一套Windows XP。

說了這么多，CodeGeeX又該如何體驗呢？

快速體驗

第一種方式就是IDE中的插件，VScode和JetBrains系列IDE的插件倉庫中均有收錄。

除了使用IDE中的插件之外，CodeGeeX也可以在Transformer中快速調用。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/codegeex2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda')
model = model.eval()

# remember adding a language tag for better performance
prompt = "# language: python\n# write a bubble sort function\n"
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(inputs, max_length=256, top_k=1)
response = tokenizer.decode(outputs[0])

>>> print(response)
# language: python
# write a bubble sort function

沒有支持的IDE，Transformer又覺得麻煩，但還是想體驗怎么辦？

沒關系，這里還有個還有在線版DEMO。

傳送門：https://codegeex.cn/zh-CN/playground

趕快來感受一下「無縫自然語言編程」吧！

論文地址：https://arxiv.org/abs/2303.17568
Github項目頁:https://github.com/THUDM/CodeGeeX2
Hugging Face項目頁：https://huggingface.co/THUDM/codegeex2-6b