GPT-4带来新变革，aiXcoder赋能大型语言模型时代下的代码生成_大模型代码生成

在CSDN主办的AIGC与大模型应用峰会上，aiXcoder CTO 郝逸洋带来了主题为《大型语言模型（LLM）时代下的代码生成》的主题演讲。探讨了AIGC与代码生成的碰撞融合，GPT-4带来的代码生成新变革，未来将促进模型扩展到千亿级。

 随着人工智能技术的飞速发展，大型AI模型在代码生成的应用中逐渐成为唯一的技术手段，大模型加持下的代码生成，相比于使用小模型或传统方法来说，可以进一步提高代码质量，生成结构良好、高效且错误较少的高质量代码，有助于开发人员节省时间，并降低软件开发成本。

作为2018年就切入AI智能编程机器人赛道的创企，aiXcoder于2022年6月推出了国内首个代码生成预训练模型产品aiXcoder XL。该产品支持由完整功能自然语言输入到完整编程语言的输出。未来，aiXcoder将促进模型从百亿级扩展到千亿级，加入大量自然语言处理+代码的混合数据，针对编程中的各类场景专门构造指令数据集，从而得到综合性能更好的代码智能编程应用。

以下内容根据演讲实录整理：

一、GPT-4带来代码生成新变革

代码生成是指用AI 的方式去产生和补全代码，帮助程序员完成一部分的代码编写工作。在ChatGPT、GPT-4出来之前，我们用的办法很简单，就是将代码放到大型的自然语言模型里面去训练，用这个语言模型去生成代码。

GPT-3是一个1750亿的模型，它在自然语言数据、代码数据、自然语言代码混合数据上进行训练。OpenAI在GPT-3这样一个语言模型的基础上，用指令微调和RLHF去训练了一个ChatGPT，让它学到了对话的能力。OpenAI并没有公布GPT-4的训练细节，但从结果看，GPT-4支持更长序列、更多指令号微调、多模态（图片输入）等操作，展现出更适于泛用的效果。

01 GPT-4与代码生成

 这是一个典型的代码生成样例，我们给出一段用自然语言描述的需求，再给它一个没有完成的代码片段，让GPT-4去完成这段代码，它完成的非常好。它不仅给出了代码结果，还给出了一段解释。

02 GPT-4与代码错误检测与修复