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作者：熊唯，黄飞 ，腾讯 PCG/QQ研发中心/CV应用研究组

AI 如果真的可以写代码了，程序员将何去何从？近几年，NLP 领域的生成式任务有明显的提升，那通过 AI 我们可以让代码自动完成后续补全吗？本文主要介绍了如何使用 GPT2 框架实现代码自动补全的功能。

如果 AI 真的可以自己写代码了，程序员将何去何从？

"我的需求讲完了，你的代码呢?" 希望可以看到这一天。

代码补齐功能有其他优秀插件也已实现，比如 tabnine，Kite 和国产的 aixcoder。本文主要介绍下代码补全功能需要实现的整套流程。主要包括数据，算法和工程。

数据

众所周知，算法工程师大部分时间都在处理数据。

深度学习是使用大数据训练模型的一个过程，数据是很重要的一个模块。人是会累的，休息不好还导致记忆不好。AI 是你给多少数据它就能存储接收多少数据，学不到信息那是人的错，给的数据不好或者算法设计不好。所以我们先尽可能多的准备好训练数据。

1、数据采集

本文的目的是代码补全，训练数据就是代码段。考虑到每种语言风格和语法都不一致，所以单个模型只针对一种代码语言。

我使用的训练数据主要来源于 GitHub，编写了一个简单的爬虫代码，指定语言后根据 stars 的排序下载工程。

Github 的 search API 官方地址：

https://developer.github.com/v3/search/

2、数据清理

直接下载的数据肯定是不能直接用的，我们还需要对数据进行清理。

首先，我们的训练数据只需要工程中的代码文件，以 java 工程为例，我们只保留.java 结尾的文件，其他文件可剔除。

其次，我的代码补全目标是代码段，不针对注释功能。而且对于代码补全训练时，我们是会给定一定范围的上文，如果存在注释段会占用有效代码信息。另外注释除英文外其他字符不在我的训练 vocab 范围内，所以需要对代码中注释和日志进行清理。

1.删除代码行中存在除符号和英文外的字符

2.删除日志行

3.删除注释行，主要针对以下格式

经过以上数据清理后，得到纯代码数据。

3、数据编码

得到了训练数据后还需要把代码文本进行编码。本文使用的是 bpe（byte pair encoder）字节对编码，主要为了数据压缩。bpe 简单理解为将一个单词再拆分为多个字母组合，比如 tencent 拆分为 ten-cent，这些组合方式则是根据大量数据，统计频率得到。由于我们期待的代码补全功能是在行首输入几个字母，根据上文预期出本行内容。

假设 tensorflow 这个 token 被编码对应到一个 id，那我希望输入 ten 就输出 tensorflow 是无法实现的。所以在训练过程中，我会随机把 token 打断，比如将 tensorflow 打断为 t-en-sor-flow 进行编码，打断原则是被切分的部分一定要在词汇表中。数据编码后，代码的每个 token 被编码为 1~N 个 id。模型预测到的 id 反编码为 token 即可。回车符认为是预测的终止符。经过以上处理，我们就准备好了训练数据，下面就可以进行算法部分了。

模型算法

众所周知，算法工程师大部分时间都在研究算法。

在腾讯文档的错别字纠错需求中，我们采用了基于 LSTM 的 seq2seq 以及 facebook 提出的基于 CNN 的 seq2seq，可以得到不错的纠错效果。直到 NLP 出现了一个"网红"--BERT，采用后精度直接提升 8 个点左右，不亏是 google。下面先简单介绍下 bert 和 gpt2。

BERT 和 GPT2

2017 年中 google 提出了 Transformer 结构。不用 rnn，不用 cnn，提出 attention is all you need。2018 年 openAI 采用了 transformers 结构在 18 年发布了 GPT。同年 google AI Language 发布了 bert 论文，提出的 BERT 模型在 11 个 NLP 任务上刷新了记录。2019 年 openAI 又推出了 GPT-2 模型。。

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是基于 transformers 框架的 encoder 部分，自编码语言模型，适合 N-1（比如句子分类），N-N（比如词性标注）的任务，但是它并不适合做生成任务。

对于 GPT 算法，下面这篇文章讲的很好，感兴趣同学可以看看：

infer 阶段采用 beam-search 会导致整个预测过程特别耗时，所以参考了https://arxiv.org/abs/1904.09751论文，采用 top-k sampling，每次预测 top3 的结果再通过概率阈值过滤后作为最终候选输出。

工程

众所周知，算法工程师大部分时间都在做工程。

训练出模型后，还要把模型应用起来，所以还需要一些工程工作需要实现。代码补全功能，最合适的应用场景就是上 IDE。nlp 模型不太适合在本机部署，最终选择了在 GPU 机器上部署模型，然后终端通过 http 请求获取预测文本显示的方案。

后台部署

Flask 是一个 Web 应用程序框架，灵活，轻便，容易上手。本文简单介绍如何利用 flask 启动一个 web 服务，以及如何访问和调用我们的功能接口。首先我们创建一个 conda 环境：

代码中增加一个接口函数：

其中 model_infer 函数需要实现模型的 infer 前向计算逻辑，从请求中获取 data 字段作为输入，infer 预测的结果列表作为输出返回给调用方。

经过上面的工作，我们已经提供了一个服务接口，返回我们代码补全的预测结果。

插件编写

最后一步就是如何在 IDE 上使用功能了。我们要开发 AS 的插件，需要使用 IntelliJ，首先需要在本机安装配置 IntelliJ IDEA

下载地址:

https://www.jetbrains.com/idea/download/

社区版源码:

https://github.com/JetBrains/intellij-community

本文的代码补全插件主要代码逻辑为调用上一步后台部署的请求。

最终呈现形式：

可以看出，模型的预计结果还是不错的~

以上为代码补全功能的实现和应用，算是 AI 自动写代码的一小步。

AI 能否自己写代码，达到疑犯追踪里 TM 那种水平，我不敢说一定不可能，但以我目前的认知是实现不了，毕竟写代码的是程序员，给算法喂数据的是程序员，算法设计还是程序员，AI 连帮人类解 bug 的功能都还不出现！

参考资料：

[1] https://arxiv.org/abs/1706.03762

[2] https://arxiv.org/abs/1810.04805

[3] https://github.com/openai/gpt-2

[4] https://arxiv.org/abs/1904.09751

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