CodeXGLUE

简介

当开发人员希望找到其他人以相同意图编写的代码时, 代码搜索 系统可以通过自然语言查询自动检索语义上相关的代码。当开发人员不确定接下来要编写什么时, 代码完成 系统可以通过根据正在进行的编辑上下文自动完成后续的代码。当开发人员希望实现与某些现有 Python 代码具有相同功能的 Java 代码时, 代码到代码翻译 系统可以帮助将一种编程语言(Python) 转换为另一种(Java)。

因此,代码智能在微软赋能开发者的使命中扮演着至关重要的角色。正如微软首席执行官 Satya Nadella 在微软 Build 2020 中所强调的那样,开发者的作用比以往任何时候都更加重要。GitHub 日益成为源代码的默认存放地,而 Visual Studio Code 是最受欢迎的代码编辑器。微软为开发者提供了最完整的工具链,将 GitHub、Visual Studio 和 Microsoft Azure 的最佳功能结合在一起,帮助开发者从想法到代码,再到云端。

近年来，统计模型（包括神经网络）的应用在编码智能任务中大幅增加。最近，从大量编程语言数据中预先训练的模型受到 BERT 和 GPT 等大型预训练模型在自然语言处理 (NLP) 中取得巨大成功的启发。这些模型