I. OpenAI Codex简介

A. Codex是GPT⑶的后代

OpenAI Codex是OpenAI开发的人工智能模型，用于解析自然语言并生成代码。它是GPT⑶的后代，通过使用code数据进行了Fine-Tuning。Codex的模型参数范围从12M到12B不等。

B. Codex的训练数据来源

OpenAI Codex的训练数据包括自然语言和数十亿行公然的源代码，来源于GitHub公共存储库。

C. Codex与GitHub Copilot的关系

Codex就是Github Copilot背后的模型，它驱动GitHub Copilot提供编程自动补全工具。

II. Codex的利用领域

A. 自然语言解析和代码生成

Codex具有解析自然语言并生成对应代码的能力，可以利用于代码生成和文档生成等多个领域。

B. GitHub Copilot作为Codex的利用实例

GitHub Copilot是基于Codex开发的编程自动补全工具，适用于多种IDE（例如Visual Studio Code和Neovim）。

III. Codex的训练数据和模型参数

A. 数据集

Codex使用从GitHub的公然代码仓库搜集的数据，包括54,000,000个公然代码仓和179GB文件大小的数据。

B. 模型参数

Codex的模型参数范围从12M到12B不等，是目前最强大的

Q: OpenAI Codex 是甚么？

A: OpenAI Codex 是由OpenAI开发的人工智能模型，能够解析自然语言并生成相应的代码。它是OpenAI的GPT⑶模型的后代，经过微调以用于编程。Codex驱动了GitHub Copilot，一个提供编程自动补全工具的插件，为选定的IDE（如Visual Studio Code和Neovim）提供支持。

Q: OpenAI Codex 和 ChatGPT 有甚么区分？

A: OpenAI Codex 是一个基于转换器的语言模型，用于代码生成和文档生成。它的训练数据既包括自然语言，也包括数十亿行公然的源代码。而 ChatGPT 则是一个旨在摹拟自然对话的对话系统。两种模型都设计用于广泛的利用程序，包括客户支持和自动对话。

Q: OpenAI Codex 使用了哪些数据进行训练？

A: OpenAI Codex 在2023年5月从GitHub的54,000,000个公然代码仓库搜集了数据，包括英语和数十亿行源代码。训练数据集包括179GB的文件大小，提供了丰富的编程语言和领域的代码示例。

Q: OpenAI Codex 的模型参数是多少？

A: OpenAI Codex 的模型参数从12M到12B不等。模型参数的范围决定了模型的复杂性和生成代码的精确度。更大的模型参数通常意味着更高的性能和更准确的代码生成结果。

Q: OpenAI Codex 能够利用在哪些场景中？

A: OpenAI Codex 可以利用在多个场景中，包括但不限于：

• 编程自动补全工具：为编程人员提供代码生成和自动补全的功能。
• 教育和学习辅助：帮助学生和初学者理解和学习编程语言和技术。
• 代码文档生成：生成代码的注释和文档，提供代码的解释和使用示例。
• 代码转换和迁移：实现区别编程语言之间的代码转换和迁移。

Q: OpenAI Codex 的优势是甚么？

A: OpenAI Codex 的优势包括：

• 对多种编程语言的支持：Codex能够理解和生成多种编程语言的代码，包括C#、JavaScript、Go、Perl、PHP、Ruby等。
• 丰富的训练数据：Codex的训练数据集包括数以亿计行的开源代码，涵盖了多个领域和编程语言。
• 准确的代码生成能力：Codex经过大范围的训练和微调，具有生成精确和公道的代码的能力。
• 提升开发效力：作为自动补全工具，Codex能够为开发人员提供更快速和高效的编程体验。