CodeT5采用编码器解码器架构，这种架构使其能够灵活地处理各种代码相关任务。并且，它可以以编码器only、解码器only或编码器解码器模式运行，从而更好地适应不同的下游应用场景。1.基于Transformer：与许多先进的自然语言处理模型类似，CodeT5的编码器和解码器都是基于Transformer架构构建的。Transformer架构中的多头注意力机...
研究者实现了一系列 CodeT5 + 模型，模型大小从 220M 到 16B 不等。CodeT5+ 220M 和 770M 采用与 T5 相同的架构，并从头开始进行预训练，而 CodeT5+ 2B、6B、16B 采用「浅层编码器和深层解码器」架构，编码器分别从 CodeGen-mono 350M 初始化，解码器从 CodeGen-mono 2B、6B、16B 初始化。研究者将 C...
与CodeT5 [Wang et al., 2021b]不同,CodeT5+仅使用CodeSearchNet Husain et al. [2019]的双模态子集进行第二阶段的预训练,主要用于调整我们的模型以适应文本-代码相关任务,如文本到代码的检索和生成任务。 4.2 预训练设置 我们预训练了两组CodeT5+模型:1)CodeT5+ 220M和770M,它们按照T5的架构[Raffel et ...
1代码生成:CodeT5与代码风格转换 1.1简介 1.1.1CodeT5模型概述 CodeT5是基于T5(Text-to-TextTransferTransformer)架构的一种预训练模 型,专门用于处理代码相关的自然语言处理任务。T5模型由Google的研究人 员提出,其核心思想是将所有NLP任务统一为文本到文本的转换问题,从而简 ...
Code T5+是一种编码器-解码器LLM系列,其核心特点在于其组件模块的灵活组合和混合预训练目标。 灵活的模块组合:Code T5+可以灵活地在编码器-only、解码器-only或编码器-解码器模式下运行,以适应不同的下游代码任务。这种灵活性使得Code T5+能够在多种任务上实现优异性能。 混合预训练目标:为了减轻预训练与微调之间...
CodeT5是一个基于Transformer的模型,用于基于T5架构的代码理解和生成。它利用标识符感知的预训练目标,考虑代码中的关键令牌类型信息(标识符)。具体来说,T5的去噪Seq2Seq目标通过两个标识符标记和预测任务进行了扩展,以使模型能够更好地利用编程语言中的标记类型信息,即开发人员分配的标识符。为了提高自然语言与编程语言...
codet5参数量(大纲) 一、CodeT5概述 1.1CodeT5简介 1.2CodeT5的应用场景 二、参数量分析 2.1参数量定义 2.2CodeT5参数量计算方法 2.3CodeT5与其他模型的参数量对比 三、CodeT5模型结构 3.1编码器结构 3.2解码器结构 3.3注意力机制 四、影响参数量的因素 4.1模型规模 4.2编码器与解码器层数 4.3隐藏层维度 4.4编码...
大量的实验表明,CodeT5在CodeXGLUE中的14个子任务上产生了最先进的结果。进一步的分析表明,我们的CodeT5可以更好地捕获代码语义,提出的识别符感知预训练和双模态dual generation主要有利于NL-PL任务。 CodeT5# Encoding NL and PL# 两个序列通过[SEP][SEP]token拼接起来:x=([CLS],w1,…,wn,[SEP],c1,…,cm,...
🌐 然而,当我们将目光转向AIGC领域,我们发现encoder-only和decoder-only的结构在预训练时通常被限制在特定的任务类型上。例如,encoder-only模型常用于NLU任务,如信息检索和分类,而decoder-only模型则更多地被用于生成任务。📚为了打破这种限制,并寻求更广泛的应用场景,本文提出了一种新的预训练方法,即使用encoder-...
CodeT5+: Open Code Large Language Models for Code Understanding and Generation O网页链接AI解读:本文介绍了一种名为CodeT5+的编码-解码器的大型语言模型,用于代码理解和生成。该模型旨在解决现有代码LLMs在架构和预训练任务方面存在的两个主要限制。为解决这些限制,CodeT5+使用了一种混合预训练目标的方法来缓解预...