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文 | 白開水
出品 | OSC開源社區(qū)（ID：oschina2013)

微軟宣布推出一種可以提高大型語言模型性能的新工具 Jigsaw。“大型的預訓練語言模型（如 GPT-3、Codex 等），可以被調(diào)整為從程序員意圖的自然語言規(guī)范中生成代碼。這種自動化模型有可能提高世界上每個程序員的生產(chǎn)力；但是，由于這些模型可能難以理解程序語義，因此所生成的代碼的質(zhì)量不能得到保證。”

根據(jù)介紹，Jigsaw 部署了理解程序語法和語義的后處理技術(shù)，然后利用用戶反饋來提高未來的性能；該工具旨在使用多模式輸入為 Python Pandas API 合成代碼。Pandas 是數(shù)據(jù)科學中廣泛使用的 API，具有數(shù)百個用于 manipulating dataframes 或具有行和列的表的函數(shù)。

微軟方面稱，其經(jīng)驗表明，隨著這些大型語言模型演變?yōu)楦鶕?jù)意圖合成代碼，Jigsaw 可以在提高系統(tǒng)準確性方面發(fā)揮重要作用。

像 OpenAI 的 Codex 這樣的大型語言模型正在重新定義編程領域。軟件開發(fā)人員在解決編程任務時，可以為預期的代碼片段提供英文描述，Codex 可以用 Python 或 JavaScript 等語言合成預期的代碼。但合成的代碼可能不正確，甚至可能無法編譯或運行。Codex 用戶有責任在使用代碼之前對其進行審查。Jigsaw 團隊解釋稱，通過?Project Jigsaw，其目標是使部分審查自動化，以提高使用 Codex 等大型語言模型進行代碼合成的開發(fā)人員的生產(chǎn)力。

微軟認為 Jigsaw 可以“完全自動化”檢查代碼是否編譯、處理錯誤信息以及測試代碼是否產(chǎn)生開發(fā)人員希望輸出的內(nèi)容的整個過程。“Jigsaw 將預期代碼的英文描述以及 I/O 實例作為輸入。通過這種方式，它將輸入與相關的輸出配對；并提供質(zhì)量保證，即輸出的 Python 代碼將在提供的輸入上編譯并產(chǎn)生預期的輸出。”

在其?ICSE 2022 論文 Jigsaw：Large Language Models meet Program Synthesis 中，微軟方面在 Python Pandas 上評估了這種方法。使用 Jigsaw，用戶可以提供對預期轉(zhuǎn)換的英文描述、input dataframe 和相應的 output dataframe，然后讓 Jigsaw 合成預期代碼。

Jigsaw 獲取英語查詢并使用適當?shù)纳舷挛膶ζ溥M行預處理，以構(gòu)建可以饋送到大型語言模型的輸入。微軟在實驗中發(fā)現(xiàn)，Jigsaw 可以在 30% 的時間內(nèi)創(chuàng)建正確的輸出。如果代碼失敗，那么修復過程在后處理階段開始。

在后處理過程中，Jigsaw 應用了三種變換來修復代碼。這些轉(zhuǎn)變中的每一個都是由他們在 GPT-3 和 Codex 中觀察到的故障模式所激發(fā)的。而 GPT-3 和 Codex 失敗的方式都類似，因此 Jigsaw 解決這些失敗模式的后處理對兩者都很有用。

微軟在各種數(shù)據(jù)集上評估了 Codex 和 Jigsaw (with Codex)，并測量了準確率。Codex 給出了約 30% 的開箱即用的準確性，Jigsaw 則將準確率提高到 60% 以上；通過用戶反饋，準確率可提高到 80% 以上。接下來，他們將繼續(xù)致力于完善 Jigsaw，努力將在 Python Pandas API 上的經(jīng)驗推廣到其他 API 和其他語言上；在通過自動化提高程序員生產(chǎn)力方面發(fā)揮重要作用。

更多詳情可查看官方博客：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/jigsaw-fixes-bugs-in-machine-written-software/

對于微軟推出會編程的 AI ，然后又讓 AI 學會代碼審核，如今準確率還達到 80%，有網(wǎng)友表示：程序員們啊，本是同根生，相煎何太急。你怎么看呢？評論區(qū)等你~

點個在看 paper不斷！

微軟新工具準確率達80%，程序員：我謝謝您嘞~