CodeParrot模型程式碼生成與分析

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利用預訓練的CodeParrot模型，我們可以有效地生成程式碼。透過transformers函式庫提供的pipeline函式，可以輕鬆載入模型並設定其用於文字生成任務。為精確控制生成程式碼的長度和內容，我們可以使用正規表示式提取關鍵程式碼區塊，並利用生成管道產生多個候選結果，以便後續分析和選擇。透過設計適當的提示詞，例如提供函式簽名和檔案字串，可以引導模型生成符合預期的程式碼。實驗結果顯示，CodeParrot模型在生成簡單函式、從HTML提取URL以及進行程式碼轉換等任務上均展現出一定的潛力。然而，要全面評估模型的品質，仍需進一步探索更適合的評估指標，例如針對程式碼生成的特定指標，而非僅依賴於傳統的文字生成指標如BLEU分數。

結果與分析

在訓練完成CodeParrot模型後，我們可以利用它來生成程式碼。首先，我們將探討如何使用該模型進行程式碼生成，接著討論如何評估模型的表現。

使用CodeParrot生成程式碼

首先，我們使用transformers函式庫中的pipeline函式來載入預訓練的CodeParrot模型，並設定為文字生成任務。

from transformers import pipeline, set_seed

model_ckpt = 'transformersbook/codeparrot-small'
generation = pipeline('text-generation', model=model_ckpt, device=0)

程式碼生成邏輯實作

為了控制生成程式碼的長度和內容，我們定義了兩個函式：first_block和complete_code。first_block函式使用正規表示式提取生成的程式碼中的第一個函式或類別定義。complete_code函式則利用generation管道生成多個候選程式碼完成，並列印出結果。

import re

def first_block(string):
    return re.split('\nclass|\ndef|\n#|\n@|\nprint|\nif', string)[0].rstrip()

def complete_code(pipe, prompt, max_length=64, num_completions=4, seed=1):
    set_seed(seed)
    gen_kwargs = {"temperature":0.4, "top_p":0.95, "top_k":0, "num_beams":1, "do_sample":True}
    code_gens = generation(prompt, num_return_sequences=num_completions, max_length=max_length, **gen_kwargs)
    code_strings = []
    for code_gen in code_gens:
        generated_code = first_block(code_gen['generated_text'][len(prompt):])
        code_strings.append(generated_code)
    print(('\n'+'='*80 + '\n').join(code_strings))

內容解密：

  1. first_block函式：該函式透過正規表示式將輸入字串分割，以提取第一個完整的函式或類別定義。這樣做可以避免生成過長或無關的程式碼。
  2. complete_code函式：此函式負責呼叫generation管道來生成程式碼。它透過設定種子值確保結果的可重現性，並使用特定的生成引數（如溫度、top-p等）來控制生成的品質和多樣性。

測試CodeParrot模型

我們首先測試模型生成一個簡單函式的能力，例如計算矩形面積的函式。

prompt = '''def area_of_rectangle(a: float, b: float):
"""Return the area of the rectangle."""'''
complete_code(generation, prompt)

輸出結果顯示，模型能夠生成正確的程式碼（return a * b），儘管其他結果不完全正確。

內容解密：

  1. 提示詞設計：透過提供函式簽名和檔案字串，模型能夠根據上下文生成合理的函式實作。
  2. 結果分析：儘管有多個候選結果，但大多數都正確或接近正確，顯示了模型的潛力。

接著，我們測試模型是否能夠完成更複雜的任務，例如從HTML字串中提取URL。

prompt = '''def get_urls_from_html(html):
"""Get all embedded URLs in a HTML string."""'''
complete_code(generation, prompt)

模型生成的結果大多正確，能夠提取出HTML中的URL。

內容解密：

  1. 正規表示式的使用：模型正確地使用了正規表示式來匹配和提取URL，顯示了其理解和應用程式碼模式的能力。
  2. 結果驗證：透過測試生成的函式，驗證了其正確性和可用性。

最後，我們測試了大型CodeParrot模型，將純Python函式轉換為NumPy實作。

prompt = '''# a function in native python:
def mean(a):
    return sum(a)/len(a)
# the same function using numpy:
import numpy as np
def mean(a):'''
complete_code(generation, prompt, max_length=64)

模型成功地將函式轉換為使用NumPy的版本。

內容解密：

  1. 程式碼轉換能力：模型展示了將純Python程式碼轉換為使用特定函式庫（如NumPy）的能力，體現了其對不同程式碼正規化的理解。
  2. 生成引數設定：透過調整生成引數，模型能夠產生符合預期的結果。

評估模型的品質

雖然我們透過幾個例子展示了CodeParrot的能力，但要全面評估模型的品質，需要使用諸如BLEU分數等指標進行系統性的評估。然而，由於程式碼生成的特殊性，BLEU分數可能不是最佳的評估指標。

內容解密：

  1. 評估指標的選擇：由於程式碼生成的自由度較高，傳統的文字生成評估指標可能不完全適用，需要探索更適合的評估方法。
  2. 未來改進方向：除了BLEU分數，還可以考慮其他評估指標或方法，以更全面地評估模型的表現。

未來方向：擴充套件與創新

在整本文中，我們探討了Transformer在廣泛的自然語言處理（NLP）任務中的強大能力。在最後一章，我們將轉變視角，檢視這些模型目前面臨的一些挑戰，以及正在嘗試克服它們的研究趨勢。首先，我們將探討擴充套件Transformer的議題，無論是在模型還是語料函式庫的大小方面。接著，我們將關注各種被提出來提高自注意力機制效率的技術。最後，我們將探索多模態Transformer這個新興且令人興奮的領域，它能夠跨多個領域（如文字、影像和音訊）建模輸入。

擴充套件Transformer

2019年，研究人員Richard Sutton撰寫了一篇發人深省的文章，題為《苦澀的教訓》，其中他認為：

七十年的AI研究中可以讀到的最大教訓是，利用計算的通用方法最終是最有效的，而且差距很大……在短期內尋求改進的研究人員試圖利用他們對領域的人類知識，但從長遠來看，唯一重要的是利用計算。這兩者並不一定相互對立，但在實踐中它們往往……而人類知識的方法往往使方法複雜化，使它們不太適合利用通用方法來利用計算。

這篇文章提供了幾個歷史例子，如下棋或圍棋，編碼人類知識在AI系統中的方法最終被增加的計算量所超越。Sutton將這稱為AI研究領域的「苦澀教訓」：

我們必須學習到，將我們認為的思考方式構建進去並不會在長期內奏效……從苦澀教訓中應該學到的一件事是通用方法的巨大力量，這些方法即使在可用計算量變得非常大時也能繼續擴充套件。有兩種方法似乎以這種方式任意擴充套件，即搜尋和學習。

現在有跡象表明，Transformer也存在類別似的教訓；雖然許多早期的BERT和GPT後代專注於調整架構或預訓練目標，但2021年中期表現最佳的模型，如GPT-3，本質上是原始模型的基本擴充套件版本，沒有太多的架構修改。在圖11-1中，您可以看到自2017年原始Transformer架構發布以來最大模型的開發時間軸，這表明模型大小在短短幾年內增加了超過四個數量級！

圖示：Transformer架構引數數量隨時間的變化

此圖示展示了Transformer架構引數數量隨時間的變化，表明模型大小呈指數級增長。

這種戲劇性的增長是由實證證據推動的，即大語言模型在下游任務上表現更好，並且在100億至1000億引數範圍內出現了有趣的能力，如零樣本和少樣本學習。然而，引數數量並不是影響模型效能的唯一因素；計算量和訓練資料也必須同步擴充套件，以訓練這些龐大的模型。鑑於像GPT-3這樣的大語言模型的訓練成本估計為460萬美元，顯然能夠提前估計模型的效能是非常理想的。令人驚訝的是，語言模型的效能似乎遵循著可預測的模式。

內容解密：

圖11-1展示了Transformer模型大小隨時間的指數級增長趨勢，主要由計算能力和資料量的同步增長推動。這種趨勢反映了「苦澀教訓」的觀點，即通用方法的擴充套件能力最終會超越人類知識的限制。

提高效率與多模態Transformer

為了應對大型模型的挑戰，研究人員提出了各種技術來提高自注意力機制的效率，例如稀疏注意力機制和線性注意力機制等。與此同時，多模態Transformer的發展也為跨領域建模提供了新的可能性，能夠同時處理文字、影像和音訊等多種輸入模式。

擴充套件定律：語言模型的新視野

語言模型的研究近年來取得重大突破，其中「擴充套件定律」（Scaling Laws）的發現為模型效能的提升提供了新的方向。擴充套件定律透過研究計算資源（C）、資料集大小（D）和模型大小（N）之間的關係，量化了「越大越好」正規化的有效性。

擴充套件定律的核心概念

擴充套件定律的核心思想是研究交叉熵損失（L）與計算資源、資料集大小和模型大小之間的依賴關係。對於像GPT家族這樣的自迴歸模型，損失曲線呈現出特定的規律，如圖11-2所示。每條藍色曲線代表一個單獨模型的訓練過程。

圖11-2展示了測試損失與計算資源（左）、資料集大小（中）和模型大小（右）之間的冪律關係。從這些損失曲線中，可以得出以下結論：

  1. 效能與規模的關係：許多NLP研究人員關注架構調整或超引數最佳化以提高效能，但擴充套件定律意味著，更有效的途徑是同時增加N、C和D。

  2. 平滑的冪律關係：測試損失L與N、C和D之間存在冪律關係，這種關係在雙對數尺度上呈現為線性。對於$X = N, C, D$，可以將這種冪律關係表示為 $L(X) \sim \frac{1}{X^\alpha}$，其中$\alpha$是透過擬合損失曲線確定的縮放指數。

    內容解密：

    • $L(X)$代表測試損失，是評估模型效能的重要指標。
    • $X$可以是模型大小（N）、計算資源（C）或資料集大小（D），代表影響模型效能的三個主要因素。
    • $\alpha$是縮放指數，其值通常在0.05到0.095之間，決定了損失隨著$X$變化的速率。
    • 冪律關係允許透過早期損失曲線的外推來預測長時間訓練後的損失。

  3. 樣本效率：大型模型能夠以較少的訓練步驟達到與小型模型相同的效能。這可以透過比較損失曲線趨於平緩的區域看出，這表明繼續訓練的收益遞減，而擴大模型規模則更為有效。

擴充套件定律的普遍性

令人驚訝的是，擴充套件定律也被觀察到適用於其他模態，如影像、影片和數學問題求解，如圖11-3所示。這種現象是否為Transformer語言模型的普遍特性仍是未知，但目前可以利用擴充套件定律來推斷大型模型的效能，而無需實際訓練它們。

擴充套件面臨的挑戰

儘管擴充套件模型看似簡單，但在實踐中存在許多困難。以下是一些主要的挑戰：

  1. 基礎設施：管理和維護可能跨越數百或數千個節點的基礎設施，需要非常不同的技能組合，通常涉及熟悉大規模分散式實驗的專門工程師。

@startuml skinparam backgroundColor #FEFEFE skinparam componentStyle rectangle

title CodeParrot模型程式碼生成與分析

package “CodeParrot 程式碼生成” { package “模型載入” { component [Transformers 函式庫] as transformers component [Pipeline 設定] as pipeline component [預訓練模型] as pretrained }

package "程式碼生成" {
    component [提示詞設計] as prompt
    component [生成參數控制] as params
    component [候選結果產生] as candidates
}

package "結果處理" {
    component [正規表示式提取] as regex
    component [程式碼區塊分析] as block
    component [品質評估] as quality
}

}

transformers –> pipeline : 載入模型 pipeline –> pretrained : 設定任務 pretrained –> prompt : 模型就緒 prompt –> params : 函式簽名 params –> candidates : 溫度/top-p candidates –> regex : 多個候選 regex –> block : 提取程式碼 block –> quality : 第一區塊

note right of params 生成參數：

  • temperature: 0.4
  • top_p: 0.95
  • num_beams: 1 end note

note right of quality 評估指標：

  • 正確性檢驗
  • BLEU 分數
  • 功能測試 end note

@enduml

   此圖示展示了大規模基礎設施管理中的關鍵步驟，包括節點組態、通訊最佳化、資源排程和穩定性保障。

   #### 內容解密：
   - 節點組態是基礎設施管理的第一步，需要根據實驗需求組態適當的硬體和軟體環境。
   - 通訊最佳化旨在減少節點間的通訊延遲和提高資料傳輸效率。
   - 資源排程確保計算資源被有效分配和利用，以最大化實驗效率。
   - 穩定性保障涉及監控系統狀態、故障檢測和還原機制，以確保實驗的連續性和可靠性。

2. **成本**：訓練大型模型（如GPT-3）的成本極高，可能達到數百萬美元，這對許多公司來說是難以負擔的。

3. **資料集整理**：大型模型需要高品質的大規模資料集。在使用大量文字資料時，確保資料品質、控制偏見（如性別歧視和種族主義）以及處理授權和隱私問題成為挑戰。

4. **模型評估**：評估大型模型在下游任務上的表現需要時間和資源。此外，還需要檢查模型是否存在有偏見或有害的生成結果。

總之，擴充套件定律為語言模型的效能提升提供了一個重要的研究方向，但同時也伴隨著諸多挑戰。未來需要在基礎設施、成本控制、資料集整理和模型評估等方面取得進展，以充分發揮擴充套件定律的潛力。

## 擴充套件 Transformer 的挑戰與解決方案

在前面的章節中，我們探討瞭如何利用各種技術來最佳化 Transformer 架構，使其能夠處理更大的模型、資料集和計算資源。然而，在擴充套件 Transformer 的過程中，我們仍然面臨著許多挑戰。

### 佈署大語言模型的挑戰

佈署大語言模型是一項艱巨的任務。雖然我們在第 8 章中討論了一些技術，如蒸餾、剪枝和量化，可以幫助解決這些問題，但對於數百 GB 的大型模型來說，這些技術可能仍然不夠。像 OpenAI API 或 Hugging Face 的 Accelerated Inference API 等託管服務，可以幫助那些無法或不想處理這些佈署挑戰的公司。

### 社群驅動的專案

目前，有兩個社群驅動的專案，旨在開發和研究大語言模型：

#### BigScience

BigScience 是一個為期一年的研究工作坊，於 2021 年至 2022 年間舉行，專注於大語言模型的研究。該工作坊旨在促進圍繞這些模型的研究問題的討論和反思，包括能力、限制、潛在改進、偏差、倫理、環境影響等。參與者共同建立、分享和評估一個大型多語言資料集和一個大語言模型。

#### EleutherAI

EleutherAI 是一個由志願研究人員、工程師和開發人員組成的分散式集體，專注於 AI 對齊、擴充套件和開源 AI 研究。其中一個目標是訓練和開源一個與 GPT-3 相當的模型。他們已經發布了一些令人印象深刻的模型，如 GPT-Neo 和 GPT-J，後者是一個擁有 60 億引數的模型，目前是公開可用的最佳零樣本效能的 Transformer 模型。

### 使自注意力更高效的研究方向

自注意力機制是 Transformer 架構的核心，但它也是一個計算瓶頸。最近的研究重點是使自注意力更高效。研究方向大致可分為以下幾類別，如圖 11-4 所示。

#### 稀疏注意力

一種減少自注意力層計算量的方法是限制生成的查詢鍵對數量。可以根據某些預定義的模式來實作這一點。文獻中已經探索了許多稀疏模式，但大多數可以分解為圖 11-5 中所示的幾種「原子」模式。

##### 常見的原子稀疏注意力模式

* **全域注意力**：定義序列中幾個特殊的 token，可以與所有其他 token 進行互動。
* **頻帶注意力**：計算對角頻帶上的注意力。
* **擴張注意力**：使用具有間隙的擴張視窗跳過一些查詢鍵對。
* **隨機注意力**：為每個查詢隨機取樣幾個鍵來計算注意力分數。
* **區塊區域性注意力**：將序列分成區塊，並將注意力限制在這些區塊內。

在實踐中，大多數使用稀疏注意力的 Transformer 模型都會混合使用圖 11-5 中所示的原子稀疏模式來生成最終的注意力矩陣。如圖 11-6 所示，像 Longformer 這樣的模型使用全域和頻帶注意力的混合，而 BigBird 則增加了隨機注意力。

#### 線性化注意力

另一種使自注意力更高效的方法是改變計算注意力分數的操作順序。回想一下，為了計算查詢和鍵的自注意力分數，我們需要一個相似度函式。對於 Transformer 來說，這個相似度函式就是簡單的點積。但是，對於一般的相似度函式 `sim(q_i, k_j)`，我們可以將注意力輸出表示為以下等式：

`y_i = ∑_j sim(Q_i, K_j) / ∑_k sim(Q_i, K_k) * V_j`

這種方法可以減少自注意力的計算複雜度。

## 超越文字：Transformer 的新視野

Transformer 語言模型的成功主要歸功於文字訓練和遷移學習。一方面，文字資料豐富，能夠實作大型模型的自監督訓練；另一方面，諸如分類別和問答等文字任務很常見，開發有效的策略來解決這些任務能幫助我們應對廣泛的現實問題。

### 目前方法的侷限性

然而，這種方法存在一些侷限性，包括：

- **人類報告偏差**：文字中事件的頻率可能無法代表其真實頻率。僅在網際網路文字上訓練的模型可能會對世界有扭曲的認識。
- **常識**：常識是人類推理的基本品質，但很少被寫下來。因此，在文字上訓練的語言模型可能知道很多關於世界的事實，但缺乏基本的常識推理。
- **事實儲存**：機率語言模型無法可靠地儲存事實，可能會產生事實錯誤的文字。同樣，這些模型可以檢測命名實體，但無法直接存取有關它們的資訊。
- **模態限制**：語言模型無法連線到其他模態，例如音訊或視覺訊號或表格資料，這些模態可以解決上述某些問題。

### 克服模態限制

如果我們能夠解決模態限制，也許就能解決其他一些問題。最近，在將 Transformer 推向新的模態，甚至構建多模態模型方面取得了很大進展。在本文中，我們將重點介紹其中一些進展。

### 視覺領域

視覺領域一直是卷積神經網路（CNN）的強項，自從深度學習革命以來便是如此。最近，Transformer 開始被應用於這一領域，並取得了與 CNN 相當甚至更好的效率。讓我們來看看幾個例子。

#### iGPT

受 GPT 系列模型在文字上的成功啟發，iGPT（影像 GPT 的縮寫）將相同的方法應用於影像。透過將影像視為畫素序列，iGPT 使用 GPT 架構和自迴歸預訓練目標來預測下一個畫素值。在大型影像資料集上進行預訓練使 iGPT 能夠“自動完成”部分影像，如圖 11-8 所示。當在模型上新增分類別頭時，它也在分類別任務上取得了良好的結果。

```python
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

image = Image.open("images/doge.jpg")
plt.imshow(image)
plt.axis("off")
plt.show()

ViT

Vision Transformer（ViT）是另一種將 Transformer 用於視覺任務的方法，如圖 11-9 所示。首先，將影像分成較小的補丁，每個補丁透過線性投影嵌入。這些嵌入與位置嵌入結合，然後饋送到普通的 Transformer 編碼器。在預訓練期間，一些補丁被遮罩或扭曲，目標是預測被遮罩補丁的平均顏色。

import pandas as pd
from transformers import pipeline

image_classifier = pipeline("image-classification")
preds = image_classifier(image)
preds_df = pd.DataFrame(preds)
preds_df

成果與未來方向

儘管這種方法在標準 ImageNet 資料集上進行預訓練時沒有產生更好的結果，但它在更大的資料集上擴充套件得比 CNN 好得多。ViT 已整合到 Transformers 中，使用它與我們在這本文中使用的 NLP 管道非常相似。影像模型的自然擴充套件是影片模型。除了空間維度之外，影片還具有時間維度。這使得任務更加具有挑戰性，因為資料量變得更大，需要處理額外的維度。諸如 TimeSformer 之類別的模型引入了空間和時間注意力機制來解決這兩個問題。在未來，這些模型可以幫助構建用於廣泛任務的工具，例如影片序列的分類別或註解。

內容解密：

  1. iGPT 與 ViT 的主要區別：iGPT 使用自迴歸預訓練目標來預測下一個畫素值，而 ViT 則使用遮罩或扭曲補丁的方法來預測被遮罩補丁的平均顏色。
  2. Transformer 在視覺領域的應用：Transformer 不僅可以用於 NLP 任務，也可以應用於視覺任務，如影像和影片處理。
  3. 未來的研究方向：將 Transformer 推向新的模態，如音訊或視覺訊號，並構建多模態模型，以克服目前方法的侷限性。

Transformer 的未來發展將朝著多模態和更高效的架構方向邁進。這不僅能夠提升模型的表現，也能夠讓 Transformer 在更多領域中發揮作用，例如影片理解和多媒體處理。透過不斷的研究和創新，我們可以期待 Transformer 在未來會帶來更多的突破和應用。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。