CodeBERT - это нейросетевая модель, разработанная на основе архитектуры BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), специально для автоматической генерации программного кода. CodeBERT осуществляет преобразование текстового кода на естественном языке в соответствующий исходный код.
Одним из ключевых преимуществ CodeBERT является его способность передавать контекстуальные зависимости, что позволяет модели лучше понимать семантику кода и производить более точную его генерацию. Для этого модель предлагает две архитектурные модификации, которые позволяют нейросети анализировать не только последовательности токенов, но и их абстрактные синтаксические деревья.
- Первая модификация - это применение трансформеров к абстрактным синтаксическим деревьям кода. Синтаксические деревья строятся на основе структуры кода, где каждый узел представляет токен или конструкцию. Трансформеры позволяют модели агрегировать информацию из этих деревьев, чтобы понять семантику кода.
- Вторая модификация - это мультимодальная предварительная обработка и кодирование программного кода, позволяющая модели использовать и контекст исходного кода, и контекст комментариев к коду. Традиционные методы генерации кода не учитывают комментарии, которые могут содержать полезную информацию о намерениях программиста. CodeBERT интегрирует информацию из комментариев для более точной генерации кода.
Для обучения нейросети CodeBERT использовался огромный набор данных, состоящий из публичных репозиториев на GitHub. CodeBERT выполняет преобразование последовательности символов кода во вложенное представление с фиксированным размером, называемое вектором кода (code vector).
После обучения модели CodeBERT может выполнять различные задачи с использованием генерации исходного кода. Он способен генерировать процедуры, функции, классы и другие структуры кода, а также дополнять незавершенные фрагменты кода или предсказывать названия переменных или функций.
Значительные результаты были достигнуты с помощью нейросети CodeBERT. Модель показала высокую точность и сравнимую или лучшую производительность по сравнению с традиционными методами генерации кода. Это открывает новые возможности для автоматизации задач программирования и улучшения эффективности разработки программного обеспечения.