OpenAI Codex 是由 OpenAI 开发的人工智能模型,它能解析自然语言并生成相应的代码。该模型驱动了 GitHub Copilot,一个为选定的 IDE(如 Visual Studio Code 和 Neovim)提供的编程自动补全工具。Codex 是 OpenAI 的 GPT-3 模型的后代,经过微调以用于编程。
Codex 的一个特定生产版本支持 GitHub Copilot。在 HumanEval 上,这是一个新的评估集,用于衡量从文档字符串中合成程序的功能正确性,我们的模型解决了 28.8% 的问题,而 GPT-3 解决了 0%,GPT-J 解决了 11.4%。此外,重复从模型中采样是一个出人意料的有效策略,用于产生解决困难提示的有效解决方案。使用这种方法,我们对每个问题使用 100 个样本,解决了 70.2% 的问题。
Codex 可以通过自然语言输入理解用户的编程需求,并生成相应的代码解决方案。它支持多种编程语言,包括 Python、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript 和 Shell 等。Codex 可以处理十几种语言,并且可以考虑 3 倍于 GPT3 的上下文信息,它为 Python 代码增加了 14KB 的内存(相比之下,GPT3 为 4KB)。
OpenAI Codex Challenge 中,当挑战开启时,参与者将面对五个 Python 编程谜题。可以与互联网和 Codex 本身竞争解决这些问题,或者按照自己的节奏享受这些问题。Codex 不仅是挑战中的一个参与者,也可以成为队友。在解决问题时,可以向 Codex 发出一些查询以生成答案或完成代码。但要记住,Codex 最好作为合作伙伴,而不是试图完全解决整个问题。完成得越快,在全球排行榜上的排名就越高。前 500 名玩家将获得 OpenAI T 恤。
Codex 在编程领域具有很大的潜力,能够帮助计算机更好地理解人们的意图,提高编程效率,为开发者提供强大的支持。它可以将自然语言转换为代码,为现有应用程序构建自然语言界面,让编程更加容易和高效。虽然 Codex 也存在一些缺陷,如不太清楚用户在问什么,可能需要反复试验,但它仍然是一个非常有前途的工具。
OpenAI Codex 在编程方面具有诸多显著优势。首先,它可以将自然语言直接翻译成代码,用户只需输入英文命令,如 “创建一个侧面有菜单、顶部有标题的网页”,Codex 就能将其翻译为代码。这极大地提高了编程的效率,尤其是对于不熟悉复杂编程语法的人来说,降低了编程的门槛。Codex 还支持多种编程语言,涵盖了从常见的 Python、JavaScript、Java、C++,到一些小众的编程语言,如 Haskell、Rust、Go 等。无论用户是前端开发、后端开发还是系统编程,Codex 都能够为其生成合适的代码。例如,描述 “用 JavaScript 写一个函数来生成随机数”,Codex 能快速生成相应的代码。
在代码调试方面,Codex 可以帮助开发者识别代码中的错误,并提供修复建议。通过分析代码中的错误信息和异常情况,Codex 可以指出具体的错误原因并生成修正的代码。比如,当发现代码中存在除数为零的情况时,Codex 能添加错误检查并给出正确的代码。在代码优化方面,Codex 能够分析代码的性能,并提供优化建议。它可以帮助减少运行时间、降低内存消耗等。例如,对于一段效率较低的代码,Codex 可以通过列表推导式来简化代码并提高效率。此外,Codex 还可以进行代码翻译,在不同编程语言之间自动转换代码。如果用户有某段 Python 代码想要转化为 JavaScript 或其他语言,Codex 可以自动进行转换。
OpenAI Codex 支持多种编程语言。它 “精通” JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby、Swift、TypeScript、Shell 等编程语言,并且最擅长 Python。Codex 经过了大量公共代码的训练,能够适应不同开发者的编程风格,为各种编程语言的开发提供强大的支持。无论是常见的编程语言还是小众的编程语言,Codex 都能发挥作用,满足不同开发需求。
OpenAI Codex 在编程领域具有巨大的潜力。它有望解决美国国内程序员短缺的问题,被视为编码历史演变的下一阶段。Codex 的出现可以让专业程序员们告别不少令人头痛的苦差事,将编程中枯燥乏味的部分,如把小片段与现有代码映射起来的工作,高效地完成。它可以帮助开发者在编写新功能时自动生成代码框架,快速编写重复性高的代码片段,有助于开发者学习和探索新的编程语言和框架。在 AWS 环境中开发时,CodeWhisperer(基于 Codex 技术)能快速生成与云服务交互的代码,自动完成云服务配置和管理代码,将自然语言需求转化为代码实现。此外,随着技术的不断发展,Codex 可能会进一步改变编程和计算的方式,为人类创造一个更美好的世界。
OpenAI Codex 存在一些缺陷。研究发现,GitHub Copilot(基于 OpenAI Codex 技术)自动生成的代码中有接近 40% 存在 bug。GitHub Copilot 提供的代码存在安全漏洞,可能会被攻击者利用。OpenAI 演示展示了代码示例中的低效代码和一次性怪癖等缺陷。有时 Codex 不太清楚用户在问什么,可能需要反复试验。尽管 Codex 比人类更强大、高效和专注,但要说取代人类程序员,可能那一天还远远没有到来。因为 Codex 生成的代码可能存在问题,需要人类程序员进行审核和调整。
OpenAI Codex Challenge 是一场与互联网竞赛解决一系列 Python 编程谜题的挑战,Codex 作为你的队友。当挑战开始时,你将面临五个 Python 编程谜题。你可以与互联网和 Codex 本身竞争来解决这些问题,或者按照自己的节奏享受这些问题。Codex 不仅是挑战中的一个参与者,也是你的队友。在解决问题时,你可以向 Codex 发出一些查询来生成答案或完成你的代码。但要记住,Codex 最好作为合作伙伴,而不是仅仅试图完成整个问题,后者可能需要多次尝试。完成得越快,在全球排行榜上的排名就越高。前 500 名玩家将获得一件 OpenAI T 恤,所以一定要在太平洋时间上午 10 点加入,以最大限度地提高你的机会。
OpenAI Codex 作为一种强大的编程工具,具有诸多优势和潜力,但也存在一些缺陷。在编程领域,它为开发者提供了便利和创新的解决方案,但仍需要与人类程序员共同协作,以确保代码的质量和安全性。随着技术的不断进步,OpenAI Codex 有望在未来发挥更大的作用。