1. 计算资源需求较高：CodeBERT的模型架构较为复杂，包含大量的参数，训练和推理过程需要消耗大量的计算资源，如GPU内存等。这对于普通开发者或计算资源有限的环境来说，可能会带来一定的困难，限制了其在一些场景下的应用.2. 对长序列处理的局限性：在处理较长的代码序列或文本序列时，可能会出现性能下降或信息丢失...
CodeBERT使用12层Transformer总计包含 125M 参数， 在 FP16精度上使用NVIDIA DGX-2 上进行 250 小时的训，结果显示当 CodeBERT 与来自 RoBERTa 模型的预训练表示一起使用时（RoBERTa 模型已使用来自 Code-SearchNet 的代码进行训练）与从头开始训练时的对比。 使用 RoBERTa 初始化 CodeBERT 性能更好。使用 CodeBERT进...
CodeBERT 描述了两个预训练目标:掩码语言建模 (MLM) 和替换标记检测 (RTD)。 使用掩码语言建模训练 CodeBERT:为 NL 和 PL 选择一组随机位置来屏蔽掉,然后用特殊的 [MASK] 标记替换所选位置。MLM 的目标是预测被掩盖的原始标记 带有替换标记检测的训练 CodeBERT:在原始 NL 序列和 PL 序列中,有很少的标记会被随...
就预训练过程而言,CodeBERT与他们的工作不同之处在于:(1)CodeBERT以跨模态方式进行训练,并利用双峰NL-PL数据和单峰PL\/NL数据,(2)CodeBERT在六种编程语言上进行预训练,以及(3)CodeBERT使用基于替换标记的新学习目标进行训练 我们在本节中描述了有关CodeBERT的详细信息,包括模型架构、输入和输出表示、用于训练CodeBERT,...
双峰NL - PL 对:训练 CodeBERT 的典型输入是代码和明确定义的文本注释的组合。 CodeBERT 描述了两个预训练目标:掩码语言建模 (MLM) 和替换标记检测 (RTD)。 使用掩码语言建模训练 CodeBERT:为 NL 和 PL 选择一组随机位置来屏蔽掉,然后用特殊的 [MASK] 标记替换所选位置。MLM 的目标是预测被掩盖的原始标记 ...
二、CodeBERT在编程领域的应用1.代码搜索①CodeBERT能够理解代码中的语义,从而提高代码搜索的准确性。②通过CodeBERT,开发者可以快速找到与需求相关的代码片段。③CodeBERT支持多种编程语言,如Python、Java、C++等。2.代码补全①CodeBERT能够预测代码中缺失的部分,提高代码编写效率。②通过CodeBERT,开发者可以减少因代码错误...
遵循BERT 和 RoBERTa ,并使用了多层双向 Transformer 作为 CodeBERT 的模型架构。通过使用与Roberta-Base完全相同的模型架构来开发Codebert。模型参数的总数为125M。 RoBERTa: 与BERT相比主要有以下几点改进: 更大的模型参数量(论文提供的训练时间来看,模型使用 1024 块 V100 GPU 训练了 1 天的时间) ...
CodeBERT,是一种用于编程语言(PL)和自然语言(NL)的bimodal预训练模型。CodeBERT捕获自然语言和编程语言的语义连接,生成能广泛支持NL-PL理解任务(自然语言代码搜索)和生成任务(代码文档生成)的通用表示形式。 为了利用NL-PL pairs bimodal 实例和大量可用的uni-modal 代码,训练CodeBERT时用一个混合目标函数(包含标准掩码...
GraphCodeBERT是在CodeBERT的基础上进一步改进的模型，它引入了图神经网络（Graph Neural Network，GNN）来更好地处理代码的结构信息。代码的语法和语义结构可以自然地表示为图结构，例如抽象语法树（Abstract Syntax Tree，AST）。GraphCodeBERT通过GNN对代码的图结构进行建模，能够更深入地理解代码的逻辑和上下文关系，从而...
CodeBERT 描述了两个预训练目标:掩码语言建模 (MLM) 和替换标记检测 (RTD)。 使用掩码语言建模训练 CodeBERT:为 NL 和 PL 选择一组随机位置来屏蔽掉,然后用特殊的 [MASK] 标记替换所选位置。 MLM 的目标是预测被掩盖的原始标记 带有替换标记检测的训练 CodeBERT:在原始 NL 序列和 PL 序列中,有很少的标记会被...