大规模预训练：GraphCodeBERT在海量的代码数据上进行了预训练，能够学习到代码的通用语法、语义和逻辑结构等特征。在实际应用中，可直接使用预训练好的GraphCodeBERT模型，无需从头开始训练，从而节省大量的时间和计算资源，快速应用于各种代码生成任务。针对具体任务微调：根据特定的代码生成任务，如代码补全、代码翻译
GraphCodeBert模型使用了12个transformer encoder层来组成核心网络结构,采用12个attention head的多头注意力机制,包含Feed Forward层和Layer Normalization层等等,与我们熟知的transformer不同的是,本文中增加了一个Graph-Guided Masked Attention层,这个层与传统的Attention层的区别是在softmax计算权重之前需要增加一个参数M,功...