I. OpenAI Codex的概述

OpenAI Codex是OpenAI开发的一种强大的自然语言处理（NLP）模型，旨在创建能够理解和生成自然类人类语言的机器。CodeX是基于转换器的语言模型，具有可扩大的架构和参数范围。它是GPT⑶的后代，通过Fine-Tuning使用code数据进行训练，提供了更高效的编程能力。

II. OpenAI Codex的利用领域

OpenAI Codex在以下领域具有广泛利用。

• 改变编程方式：OpenAI表示，这一平台的推出将会完全改变编程的方式，帮助人们更高效地进行工作并扩大人工智能在各行业的利用领域。
• 提供编程辅助：作为AI编程神器，OpenAI Codex能够解析自然语言并生成代码作为响应，为开发人员提供编程辅助和代码自动生成的能力。
• 广泛利用于软件开发：OpenAI Codex适用于几近所有编程任务，支持多种编程语言，可以用于代码补全、代码翻译、代码生成等多个方面。

III. OpenAI Codex的技术支持和功能

OpenAI Codex具有以下技术支持和功能。

• 继承自GPT⑶：OpenAI Codex是GPT⑶的后代，经过Fine-Tuning用于编程任务，在自然语言到代码转换方面具有出色的能力。
• 与GitHub Copilot的关系：OpenAI Codex是GitHub Copilot背后的技术支持，为GitHub开发者提供自动代码补全和编程辅助的功能。
• Codex模型选择：OpenAI提供两个Codex模型，其中code-davinci-002是最强大的模型，特别善于将自然语言转换为代码。

IV. OpenAI Codex的使用指南

下面是使用OpenAI Codex的因素有哪些的指南。

• 使用Codex的场景：介绍使用Codex的各种编程场景，包括代码补全、代码翻译、代码生成等。
• Codex API使用：说明使用OpenAI Codex API的步骤和要求，介绍如何访问和使用Codex的功能。
• 示例演示：提供一些使用Codex的示例，展现其强大的编程辅助功能。

V. OpenAI Codex的优势和前景

OpenAI Codex具有以下优势和未来前景。

• 下降编程门坎：OpenAI Codex能够下降入门的难度，帮助初学者更轻松地掌握编程，为编程入门提供更多机会。
• 提升开发效力：搭配Codex的编程辅助能力，开发人员能够更快速、高效地进行代码编写和开发工作。
• 未来发展前景：OpenAI Codex代表了人工智能在编程领域的创新利用，其技术不断迭代和完善，未来有望成为开发者的得力助手。

人工智能模型针对编程的利用

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OpenAI的Codex是一种人工智能模型，通过解析自然语言生成代码。它为GitHub Copilot提供支持，后者是一种适用于诸如Visual Studio Code和Neovim等特定集成开发环境（IDE）的编程自动完成工具。Codex是OpenAI的GPT⑶模型的后代，经过针对编程利用的精细调剂。
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OpenAI发布了Codex的API，并进行了封闭测试。但在2023年3月，OpenAI停止了对Codex的访问。但是，由于研究者们的公然呼吁，OpenAI改变了立场。Codex模型仍可以由OpenAI研究访问计划的研究者使用。
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能力

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Codex基于GPT⑶模型，这是一个在文本上进行训练的神经网络。额外训练了159GB的Python代码，来自5400万个GitHub仓库。Codex的典型用例是用户键入注释，例如”//compute the moving average of an array for a given window size”，然后使用AI提供满足该注释提示的代码块。OpenAI表示，Codex可以完成大约37%的要求，并且旨在加快人类编程的速度，而不是取代人类编程。根据OpenAI的博客，Codex最善于的是”将简单问题映照到现有代码”，他们将之描写为”多是编程中最不有趣的部份”。Fast.ai的联合开创人Jeremy Howard表示，”Codex是一种以更少的代码编写代码的方式”，并且”它不总是正确的，但它足够接近”。根据OpenAI研究人员撰写的一篇论文，在Codex尝试100次每一个测试用例时，它为70.2%的提示生成了有效的解决方案。

OpenAI宣称，Codex可使用十多种编程语言创建代码，包括Go、JavaScript、Perl、PHP、Ruby、Shell、Swift和TypeScript，但在Python方面效果最好。根据VentureBeat的报导，OpenAI上传的演示展现了出色的共指解析能力。演示者们能够使用JavaScript创建浏览器游戏，并使用matplotlib生成数据科学图表。

OpenAI展现了Codex可以与Mailchimp、Microsoft Word、Spotify和Google日历等服务和利用程序进行交互。据报导，Microsoft对探索Codex的能力很感兴趣。
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问题

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OpenAI的演示展现了诸如低效的代码和代码示例中的独特性等问题。在接受The Verge的采访时，OpenAI的首席技术官Greg Brockman表示，”有时[Codex]不完全知道你在问甚么”，并且可能需要一些尝试和毛病。OpenAI的研究人员发现，Codex在触及多步骤和更高级提示时存在困难，常常失败或产生违背直觉的行动。另外，他们还提出了几个安全问题，例如初学者对Codex的过度依赖、基于训练数据的偏见，和由于存在漏洞的代码而带来的安全影响。

VentureBeat指出，由于Codex是通过训练公共数据得出的，它可能容易遭到”数据中毒”，即通过成心上传歹意代码来攻击的风险。根据纽约大学研究人员的一项研究，在与高风险CWE相关的场景中，GitHub Copilot（使用Codex）生成的代码中约有40%包括故障或其他可利用的设计缺点。

版权

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自由软件基金会表示担心，由Copilot和Codex生成的代码片断可能会侵犯版权，特别是GPL的条件要求派生作品按相同条款进行授权。他们提出的问题包括：基于公共存储库的训练会不会属于公道使用，开发人员怎么发现侵权生成的代码，训练后的机器学习模型会不会可以视为可修改的源代码或训练数据的编译，和机器学习模型本身会不会可以受版权保护，和由谁具有版权。

作为回应，OpenAI表示，”对训练AI系统的版权影响的法律不肯定性给AI开发者带来了巨大的本钱，因此应当得到权威解决”。

与Codex的版权问题进行比较的是Authors Guild, Inc. v. Google, Inc.一案。在该案中，法官裁定Google Books使用了数百万本扫描图书的文本片断，构成了公道使用

问题1：OpenAI的CodeX和ChatGPT有甚么区分？

答案：OpenAI的CodeX和ChatGPT是两个区别的自然语言处理（NLP）模型。它们的区分以下：

• CodeX是一个基于转换器的语言模型，专门用于编程任务。它被称为“GPT⑶的后代”，由于它是在GPT⑶的基础上进行Fine-Tuning得到的。CodeX通过解析自然语言并生成相应的代码来帮助开发人员进行编程。
• ChatGPT是一个面向对话的语言模型，用于生成与用户进行对话的自然语言响应。它被设计为一个聊天机器人，可以回答用户的问题、提供建议等。

问题2：OpenAI的CodeX是如何训练的？

答案：OpenAI的CodeX是通过使用大量的编程数据进行训练的。具体训练进程以下：

• 首先，OpenAI使用GPT⑶作为基础模型，GPT⑶是一个强大的自然语言处理模型。
• 然后，OpenAI搜集了大量的编程数据，包括代码片断、编程问题和对应的解答。
• 接下来，OpenAI使用这些编程数据对GPT⑶进行Fine-Tuning，以使其在编程任务上表现更好。
• 通过这类方式，OpenAI将GPT⑶转化为了CodeX，一个专门用于解析自然语言并生成代码的模型。

问题3：OpenAI的CodeX可以用于哪些编程任务？

答案：OpenAI的CodeX是一个通用的编程模型，可以利用于几近任何编程任务，虽然结果可能有所区别。以下是CodeX可以用于的一些编程任务的示例：

• 代码补全：CodeX可以根据给定的代码上下文生成代码的补全建议，帮助开发人员更快地编写代码。
• 毛病修复：CodeX可以根据代码的毛病消息或运行时异常帮助诊断和修复代码中的毛病。
• 函数定义：CodeX可以根据给定的函数描写生成函数的定义。
• 文档生成：CodeX可以根据给定的函数或代码片断生成相应的文档。