CodeBERTa

CodeBERTa是在GitHub上的 CodeSearchNet 数据集上训练的类似于RoBERTa的模型。

支持的语言:

"go"
"java"
"javascript"
"php"
"python"
"ruby"

分词器是使用Hugging Face tokenizers对该语料库进行训练的字节级BPE分词器。

因为它是在代码语料库上训练的（而不是自然语言），所以它可以高效地编码语料库（与gpt2/roberta对同一语料库进行分词相比，序列长度可以缩短33%至50%）。

该（小型）模型是一个6层、8400万参数的RoBERTa-like Transformer模型 - 和DistilBERT具有相同数量的层和头 - 从默认初始化设置中初始化，并在完整语料库（~2M函数）上进行了5个epochs的训练。

这次训练的Tensorboard ⤵️

快速开始：遮蔽语言模型预测

PHP_CODE = """
public static <mask> set(string $key, $value) {
    if (!in_array($key, self::$allowedKeys)) {
        throw new \InvalidArgumentException('Invalid key given');
    }
    self::$storedValues[$key] = $value;
}
""".lstrip()

该模型是否知道如何完成简单的PHP代码？

from transformers import pipeline

fill_mask = pipeline(
    "fill-mask",
    model="huggingface/CodeBERTa-small-v1",
    tokenizer="huggingface/CodeBERTa-small-v1"
)

fill_mask(PHP_CODE)

## Top 5 predictions:
# 
' function' # prob 0.9999827146530151
'function'  # 
' void'     # 
' def'      # 
' final'    # 

是的！这很容易 ? 那Python呢（警告：这将是元语言）

PYTHON_CODE = """
def pipeline(
    task: str,
    model: Optional = None,
    framework: Optional[<mask>] = None,
    **kwargs
) -> Pipeline:
    pass
""".lstrip()

结果:

'framework', 'Framework', ' framework', 'None', 'str'

这个程序可以自动完成自己！ ?

只是为了好玩，让我们尝试遮蔽自然语言（而不是代码）：

fill_mask("My name is <mask>.")

# {'sequence': '<s> My name is undefined.</s>', 'score': 0.2548016905784607, 'token': 3353}
# {'sequence': '<s> My name is required.</s>', 'score': 0.07290805131196976, 'token': 2371}
# {'sequence': '<s> My name is null.</s>', 'score': 0.06323737651109695, 'token': 469}
# {'sequence': '<s> My name is name.</s>', 'score': 0.021919190883636475, 'token': 652}
# {'sequence': '<s> My name is disabled.</s>', 'score': 0.019681859761476517, 'token': 7434}

这（在某种程度上）可行，因为代码中包含注释（注释中包含自然语言）。

当然，计算机科学家最常见的名字肯定是未定义的 ?。

下游任务： programming language identification

请查看模型卡片以了解 huggingface/CodeBERTa-language-id ?。

CodeSearchNet引用

@article{husain_codesearchnet_2019,
    title = {{CodeSearchNet} {Challenge}: {Evaluating} the {State} of {Semantic} {Code} {Search}},
    shorttitle = {{CodeSearchNet} {Challenge}},
    url = {http://arxiv.org/abs/1909.09436},
    urldate = {2020-03-12},
    journal = {arXiv:1909.09436 [cs, stat]},
    author = {Husain, Hamel and Wu, Ho-Hsiang and Gazit, Tiferet and Allamanis, Miltiadis and Brockschmidt, Marc},
    month = sep,
    year = {2019},
    note = {arXiv: 1909.09436},
}