程式碼生成模型評估指標與大語言模型應用

隨著人工智慧技術的快速發展，程式碼生成模型的評估變得至關重要。本文除了介紹常用的評估指標如 BERT Embeddings、困惑度、BLEU 和 ROUGE，也涵蓋了 MBXP 和 HumanEval 等基準測試方法，提供開發者更全面的評估視角。此外，文章也探討大語言模型（LLM）的應用、企業級優勢與挑戰，並分析 AI 輔助程式設計工具的選擇策略，同時詳細介紹提示工程的技巧和重要性，幫助開發者在 AI 時代更有效率地開發軟體並提升程式碼品質。

程式碼生成模型的評估指標

在現代人工智慧領域，評估程式碼生成模型的表現是一項關鍵任務。這些模型能夠自動生成程式碼，並且需要透過多種指標來驗證其有效性。本文將探討幾個常見的評估指標，並深入分析其應用於程式碼生成的情況。

BERT Embeddings 評估

BERT Embeddings 是一種利用 BERT 模型將文字轉換為向量表示的方法。這種方法主要用於自然語言處理，但也可以延伸應用於程式碼生成任務，特別是當程式碼中包含自然語言註解時。透過比較生成的程式碼與參考程式碼的 BERT 嵌入，可以評估生成的程式碼在語義上的相似度。

Perplexity（困惑度）

困惑度是一個用於評估機率模型（如語言模型）的常見指標。它衡量模型預測的機率分佈與實際資料分佈之間的契合程度。在程式碼生成中，困惑度較低表示模型能夠更準確地預測下一個符號（token），從而提高生成程式碼的品質。

內容解密：

困惑度是衡量語言模型預測能力的重要指標。對於程式碼生成模型來說，困惑度可以反映出模型在預測程式碼結構和邏輯上的能力。若困惑度較低，表示模型能夠更準確地預測下一個符號，從而生成更符合預期的程式碼。然而，困惑度僅僅是其中一個評估指標，並不能完全反映出模型的整體表現。

import torch.nn.functional as F
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt-2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

def calculate_perplexity(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    shift_logits = logits[:, :-1, :].contiguous()
    shift_labels = inputs["input_ids"][:, 1:].contiguous()
    loss_fct = torch.nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-100)
    loss = loss_fct(shift_logits.view(-1, shift_logits.size(-1)), shift_labels.view(-1))
    perplexity = torch.exp(loss)
    return perplexity.item()

text = "def hello_world():\n    print('Hello, world!')"
perplexity = calculate_perplexity(text)
print(f"Perplexity: {perplexity}")

BLEU 評估（Bilingual Evaluation Understudy）

BLEU 評估最初是為機器翻譯設計的，但也廣泛應用於程式碼生成任務中。它透過計算 n-gram 的精確度來衡量生成程式碼與參考程式碼之間的相似度。高 n-gram 精確度表示生成的程式碼在語法上與參考程式碼更為接近。

內容解密：

BLEU 評估主要用於衡量生成文字與參考文字之間的語法相似度。對於程式碼生成來說，BLEU 評估可以幫助我們瞭解生成的程式碼在結構和語法上的準確性。然而，BLEU 評估並不能完全反映出程式碼的功能性和邏輯正確性，因此通常需要結合其他評估指標來進行綜合判斷。

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu

reference = ["def hello_world():", "    print('Hello, world!')"]
candidate = ["def hello_world():", "    print('Hello, world!')"]
bleu_score = sentence_bleu(reference, candidate)
print(f"BLEU Score: {bleu_score}")

ROUGE 評估（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）

ROUGE 評估也是一個從自然語言處理領域借鑒過來的指標，主要用於衡量生成文字與參考文字之間的迴歸性。它計算生成文字和參考文字之間 n-gram 的重疊部分，從而評估生成文字在內容上的覆寫程度。

內容解密：

ROUGE 評估主要關注的是生成文字在內容上的覆寫程度。對於程式碼生成來說，ROUGE 評估可以幫助我們瞭解生成的程式碼在功能性上與參考程式碽多大程度上相符。然而，ROUGE 評估同樣無法完全反映出程式碼的結構和邏輯正確性。

from rouge import Rouge

reference = "def hello_world():\n    print('Hello, world!')"
candidate = "def hello_world():\n    print('Hello, world!')"
rouge = Rouge()
scores = rouge.get_scores(candidate, reference)
print(f"ROUGE Scores: {scores}")

MBXP 基準測試（Most Basic X Programming Problems）

MBXP 基準測試是專門針對多種程式語言設計的一套評估方法。它利用可擴充套件轉換框架將原始資料集中的提示和測試案例轉換為目標語言中的資料集，從而實作對多語言編寫能力進行全面評估。

內容解密：

MBXP 基準測試旨在提供一個全面且多樣化的評估環境，讓開發者可以透過不同程式語言進行測試。這樣不僅可以檢驗模型在不同語言上的適應性，還可以發現其潛在問題和改進方向。

  graph TD
A[MBXP 基準測試] --> B[原始資料集]
B --> C[提示和測試案例]
C --> D[轉換框架]
D --> E[目標語言]

HumanEval 基準測試

HumanEval 是一個用來衡量 LLMs 程式碼生成功能正確性的一套基準測試集合。主要透過測試模型從 docstring 生成程式碼並檢驗其功能正確性來進行評價。這項基準測試對持續開發和改程式式碼生成功能至關重要。儘管不同模型在這項基準測試中的表現各不相同，但拓展版 HumanEval+ 在發現之前未被檢測到錯誤程式碼方面尤為關鍵。

內容解密：

HumanEval 基準測試專注於檢驗模型從函式說明（docstring）生成程式碼的能力以及功能正確性。這項基準測試對於持續改程式式碼生成功能至關重要。HumanEval+ 作為拓展版本則特別擅長發現之前未被檢測到錯誤程式碼。

  graph TD
A[HumanEval] --> B[函式說明]
B --> C[程式碼生成功能]
C --> D[功能正確性]

Multilingual HumanEval 基準測試

Multilingual HumanEval 是 HumanEval 的擴充套件版本，旨在評估 LLMs 在多種程式語言中的程式碼翻譯及程式碼生成功能。該基準測試利用轉換框架將 Python 提示及測試案例轉換為目標語言之後建立更全面且多元化地基準測試。

內容解密：

Multilingual HumanEval 拓展了 HumanEval 基準測試到更多程式語言之上，以更全面地檢驗 LLMs 的程式碼翻譯及程式碼生成功能能力。這使得開發者能夠更好地瞭解其模型在不同程式設計環境下表現如何。

  graph TD
A[Multilingual HumanEval] --> B[Python 提示及測試案例]
B --> C[轉換框架]
C --> D[目標語言]

模型引數數量

LLMs 的引數數量往往以百億計算為單位——這意味著引數越多就越好嗎？答案並非如此簡單。首先，增加引數會帶來巨大計算資源需求和高耗能問題；其次，過多引數可能導致過擬合問題（即模型在訓練資料上表現極佳但無法擴充套件到未見過資料）。

內容解密：

LLMs 的引數數量雖然影響了其學習能力，但並非越多越好。由於過多引數帶來巨大計算資源消耗及高耗能問題外還可能導致過擬合問題（即模型在訓練資料上表現極佳但無法擴充套件到未見過資料）。因此開發者需要權衡取捨以獲得最佳效果。

# 假設有兩個模型 A 和 B，
# A 有 10 億引數、B 有 100 億引數
# 假設 B 在訓練集上的表現遠優於 A，
# 但在測試集上表現卻不如 A

model_A_params = 1e9
model_B_params = 1e10

training_performance_A = 95   # 假設 A 在訓練集上的表現
testing_performance_A = 85   # 假設 A 在測試集上的表現

training_performance_B = 99   # 假設 B 在訓練集上的表現
testing_performance_B = 75   # 假設 B 在測試集上的表現

print("Model A Training Performance:", training_performance_A)
print("Model A Testing Performance:", testing_performance_A)

print("Model B Training Performance:", training_performance_B)
print("Model B Testing Performance:", testing_performance_B)

模型微調（Fine-tuning）

對於想要提升 LLMs 效能而不大幅增加其引數的人來說微調是一個不錯選擇。微調方法是將預先訓練好的 LLMs 模型進一步調整以適應特定任務需求或特定領域知識進而取得更好的結果而無需再次進行大規模訓練工作。

內容解密：

微調是改善 LLMs 效能的一個有效方法而不需要增加過多引數或進行大規模訓練工作；微調也讓開發者可以根據特定需求進一步調整已經預先訓練好的 LLMs 模型以適應特定任務需求或特定領域知識達到最佳效果。

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

model_name = "bert-base-uncased"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
)

trainer.train()

開源與專有LLMs

開源與專有LLMs各自有其獨特優缺點——開源LLMs可供免費使用且透明開放；然而維護更新問題較多以及安全隱患等都是其劣勢之一；而專有LLMs則隱私保護及維護服務等優點較為明顯但可能存在資源利用效率低問題或維護更新滯後等缺點。

開源LLMs

開源LLM代表作為一個由社群共同維護開發平台所提供出來的一系列預訓練語言模型；例如GPT-NeoX、LLaMA、BLOOM、Falcon、Dolly等；

內容解密：

開源LLM作為社群共同開發維護平台所提供出來的一系列預訓練語言模型以適應各種需求需求；此外這些開源平台通常均提供免費使用許可權並提供透明培訓細節與評價方法以供社群使用學習與參考。

  graph TD
A["GPT-NeoX-20B"] --> B["EleutherAI"]
A["LLaMA"] --> C["Meta"]
A["OPT-175B"] --> D["Meta"]
A["BLOOM"] --> E["BigScience"]
A["Falcon-40B"] --> F["TII"]
A["Dolly2.0"] --> G["Databricks"]

取得開源LLM：

例如：取得GPT-NeoX並載入Python環境：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "EleutherAI/gpt-neox-20b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

私有化LLM：

私有化LLM則由單個企業或團隊進行維護並保留所有培訓細節隱私許可權；例如Mistral、Mixtral等；

內容解密：

私有化LLM通常由單個企業或團隊維護並保留所有培訓細節隱私許可權以確保隱私安全等優點；

  graph TD;
A["Mistral"]-->B["Mistral AI"];
A["Mixtral"]-->C["Mistral AI"];

取得私有化LLM：

例如：取得Mistral並載入Python環境：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name="mistralai/Mistral-Large-v0.1"
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

玄貓總結：藉由上述各項技術分析與探討可知目前業界已經有許多不同類別專屬LLMs適應不同需求使用場景下做了相應最佳化處理且也有開發者社群共同投入維護相關開發工作以推動整體科技進步與發展不斷前行！

認識大語言模型（LLM）及其應用

大語言模型（LLM）的發展已經改變了人工智慧技術的應用範疇，這些模型的設計和訓練需要巨大的資金投入。2023年，多家領先的LLM開發公司在風險投資方面取得了驚人的成績。例如，Anthropic獲得了12.5億美元的資金，OpenAI更是達成了100億美元的資本募集，這些資源使得這些公司能夠聘請到世界頂尖的資料科學家，並建立起先進的基礎設施。

企業級LLM技術優勢

具備如此豐厚資源的公司，能夠開發出高效能且適合企業級需求的LLM。這些模型通常具有以下特點：

1. 效能卓越：依賴於先進技術和龐大資料集，這些模型在多個應用場景中表現出色。
2. 高可擴充套件性：設計時即考慮到大規模佈署和高負載運作，適合各種商業應用。
3. 強大安全性：為企業需求而設計，具備嚴格的安全和隱私保護措施。

然而，這些企業級LLM也存在一些挑戰：

1. 信任問題：如何保證模型回應的可靠性和無偏見仍是一個待解決的問題。
2. 壟斷風險：少數幾家公司可能會壟斷市場，導致客戶被鎖定在特定生態系統中。
3. 創新瓶頸：封閉原始碼的LLM可能缺乏開放原始碼專案那樣多樣化的輸入和審查，從而影響創新速度。

AI輔助程式設計工具評估

選擇適合的AI輔助程式設計工具對於開發者來說是一個重要決定。需要考慮多方面因素，包括精確度、聊天功能、安全性、速度和使用便利性。以下是Stack Overflow 2023年度開發者調查中列出的一些流行AI輔助程式設計工具：

• GitHub Copilot：佔比54.77%
• Tabnine：佔比12.88%
• Amazon CodeWhisperer：佔比5.14%
• Snyk Code：佔比1.33%
• Codeium：佔比1.25%
• Wispr AI：佔比1.13%
• Replit Ghostwriter：佔比0.83%
• Mintlify：佔比0.52%
• Adrenaline：佔比0.43%
• Rubberduck AI：佔比0.37%

  graph TD;
    A[選擇AI輔助程式設計工具] --> B[考量精確度];
    A --> C[考量聊天功能];
    A --> D[考量安全性];
    A --> E[考量速度];
    A --> F[考量使用便利性];

內容解密：

此圖示展示了選擇AI輔助程式設計工具時需要考量的多個因素。這些因素包括精確度、聊天功能、安全性、速度以及使用便利性。每個因素都對於工具的實際應用有重要影響。精確度決定了工具提供建議的可靠性；聊天功能則關乎與AI互動的流暢性；安全性涉及到資料保護和隱私問題；速度影響到開發效率；而使用便利性則決定了開發者使用工具時的舒適度。透過全面考量這些因素，開發者可以選擇最適合自己需求的AI輔助程式設計工具。

輔助工具選擇建議

選擇AI輔助程式設計工具時，可以參考其他開發者的推薦並親自試用多款工具。很多工具提供免費試用期，可以先進行測試再做決定。此外，公司是否有充足的風險投資也是一個重要指標。如果公司缺乏資金支援，可能會影響平台的持續創新和穩定執行。

提示工程（Prompt Engineering）

提示工程是機器學習和自然語言處理的一個子領域，專注於如何與大語言模型互動以獲得最佳回應。類別似於向人請教建議時需要提供上下文和明確問題，提示工程要求精心設計每一個提問或指令。

提示設計策略

在實際應用中，提示設計可能需要多次迭代。例如在使用AI輔助程式設計工具開發Web應用時，開發者可能需要從基本問題開始逐步深入細節問題：

1. 初步問題：如何在JavaScript中建立簡單使用者登入系統？
2. 後續問題：如何加密密碼並安全連線到資料函式庫？

每次互動都可以幫助AI更好地理解需求並提供更精準的回應。

提示設計不僅僅是一次性問題解答，更像是一段對話過程。透過不斷調整和完善提問內容，可以獲得更符合需求的回答。

  sequenceDiagram
    participant U as 使用者
    participant AI as AI輔助程式設計工具
    U->>AI: 初步問題（建立簡單登入系統）
    AI->>U: 基本回答
    U->>AI: 深入問題（加密密碼）
    AI->>U: 詳細回答（加密方法）
    U->>AI: 深入問題（連線資料函式庫）
    AI->>U: 詳細回答（安全連線方法）

內容解密：

此圖示展示了提示設計過程中的互動流程。首先使用者提出初步問題：如何在JavaScript中建立簡單使用者登入系統？AI給出基本回答後，使用者進一步提出深入問題：如何加密密碼？然後再問：如何安全連線到資料函式庫？每次互動都進一步細化需求並取得更詳細的回答。這樣透過反覆迭代，最終獲得完全符合需求的完整解決方案。

提示設計中的藝術與科學

提示設計既包含藝術也包含科學：

• 藝術方面：需要選擇合適詞彙和語氣來引導AI回應方向。
• 科學方面：需要理解AI模型執行原理及其技術細節。

成功進行提示設計不僅僅依賴經驗和直覺還需要科學分析和實驗來驗證效果。

由於提示設計沒有固定答案且不像傳統程式設計那樣遵循明確規則，它讓人既感到挑戰又充滿趣味。

提升技巧

對於軟體開發者來說，掌握提示設計技巧具有重要意義：

1. 提升程式設計效率：透過有效提問得到準確答案從而減少錯誤。
2. 啟發新思路：與AI互動過程中可能獲得靈感或新方法。
3. 標準化協作：透過標準化提問方式促進團隊協作效率。

隨著時間推進及技術不斷進步，「提示設計」職位將成為人工智慧領域中的熱門職位之一。「平均年薪約達到13萬美元」，據報導許多公司為吸引頂尖人才還提供股票期權和額外獎金等激勵措施。

玄貓認為透過深入研究並實踐提示設計策略將幫助大家在AI時代取得更大成功！