Editing Ai代码生成 (section)

== 常见方法：监督、强化学习与人类反馈 ==
'''监督学习'''是训练AI代码生成模型的基本方法。通常，模型在大规模的**<输入, 输出>对**上进行训练，其中“输入”可以是函数的描述、注释或上文代码，“输出”是相应的代码实现。通过最小化预测输出与真实代码之间的差异，模型逐渐学会根据提示生成正确的代码。例如Codex的训练过程本质上就是在GitHub开源代码库上进行的大规模监督学习，使其能够从函数说明推断出代码实现 ([2107.03374] Evaluating Large Language Models Trained on Code)。监督学习易于实施，也是当前大多数代码生成模型（如CodeWhisperer、Code Llama等）的基础。

然而，单纯依赖监督数据可能不足以让模型学会编写'''高质量、合规'''的代码。为此，'''强化学习（RL）和人类反馈强化学习（RLHF）正越来越多地被引入。RL可以让模型结合运行结果或测试通过率来优化代码输出。例如，DeepMind的AlphaCode生成大量候选代码，并通过运行测试用例筛选出正确的解法，相当于在生成后应用了一种基于奖励的选择机制 (Competitive programming with AlphaCode - Google DeepMind)。OpenAI的研究则表明，对生成模型采用人类偏好反馈'''进行强化学习微调，可以让模型更符合用户期望 ()。具体而言，InstructGPT和ChatGPT在GPT-3模型上应用了'''监督微调+人类反馈的强化学习'''，显著提升了模型遵循指令和编写有用代码的能力 ()。通过RLHF，模型能根据人类审阅者的评分来调整输出，如避免产生不安全代码或无关回答。这种方法已被证明在对话和代码建议场景中有效地对齐模型行为，使之更贴近人类意图。

此外，'''代码-文本联合训练'''也是常见方法之一。例如前面提到的CodeBERT以及谷歌的'''CodeT5'''等模型，将源码与其相应文档（函数注释、问题描述等）成对训练，使模型同时理解编程语言和人类语言。这种多模态训练提高了模型在'''代码补全'''和'''从描述生成代码'''等任务上的表现，让模型更好地将自然语言需求映射为正确的代码逻辑 (CodeBERT Explained | Papers With Code)。联合训练还可以利用无标注的纯代码数据（通过自监督目标）以及含标注的描述-代码数据（通过监督目标），两方面结合提高模型泛化能力 (CodeBERT Explained | Papers With Code)。

值得一提的是，一些先进方法尝试在模型生成代码的过程中加入'''程序执行反馈'''。模型生成代码后立即执行或编译，根据运行结果来指导后续代码修改。这相当于“AI自我调试”的强化过程。例如有研究让模型生成代码后自行设计测试用例检验，再多轮修改直到通过测试 () ()。这属于把'''符号执行'''或'''测试验证'''融入生成过程的前沿尝试，能在一定程度上提升代码的正确性和健壮性。

总的来说，当前AI代码生成主要通过'''大规模监督学习'''打造基础能力，并结合**强化学习（包括人类反馈）**来进一步打磨模型行为。结合代码和自然语言的数据训练以及引入执行结果反馈，是提高生成质量和可靠性的常用策略。随着技术发展，未来这些方法将协同作用，训练出更聪明、更安全的代码生成AI。