GPT-2，一個來自 OpenAI 的逆天語言模型，現(xiàn)在能用來補全代碼了。

一位來自加拿大的大四學霸，開發(fā)了一款”Deep TabNine“代碼補全工具，實現(xiàn)了這一大膽的想法。

它支持23種編程語言、5種編輯器，使用簡單，效果驚艷。

不少使用過的網(wǎng)友說：TabNine是他們用過的最好的代碼補全工具，這是屬于程序員的殺手級應用。

在 VS Code 的擴展商店里，TabNine 已經被下載 1.3 萬次，獲得全 5 星好

支持 23 種編程語言

Deep TabNine 支持 Java：

Python：

C++：

Haskell：

不同于各種其他代碼補全插件，Deep TabNine 是根據(jù)程序員過去的習慣自動補全，并在后面給出幾種選項的概率。

如果有類似代碼出現(xiàn)在之前的項目里，TabNine還會在補全候選框中直接給出地址，方便用戶點擊進去查閱。

除以上幾種語言之外，Deep TabNine還支持JavaScript、C、PHP、Go、C#、Ruby、Objective-C、Rust、Swift、TypeScript、OCaml、Scala、Kotlin、Perl、SQL、HTML、CSS和Bash。

主流編程語言幾乎都囊括在內。

支持 5 種編輯器

TabNine 支持 VS Code、Sublime Text、Atom、Emacs、Vim 五種代碼編輯器。

對于使用 VS Code 和 Sublime 來說，安裝 TabNine 非常方便，用自帶的擴展包管理工具即可。

VS Code

VS Code 用戶按下 Ctrl+P（Mac 用戶按下?+P），粘貼以下命令，然后按回車鍵完成安裝。

extinstallTabNine.tabnine-vscode

Sublime

Sublime 用戶安裝分為兩步：

1、按下Ctrl+Shift+P（Mac用戶：?+Shift+P），選擇Install Package Control；

2、再次按下Ctrl+Shift+P（Mac用戶：?+Shift+P），選擇Package Control：Install Package，然后選擇TabNine來安裝。

Vim

Vim 使用 Vundle 插件管理器進行安裝：

1、添加Plugin ‘zxqfl/tabnine-vim’到.vimrc；

2、輸入:PluginInstall，按下回車完成安裝。

其他編輯器的安裝方法就不一一贅述了，有需要的用戶可以參照文末的鏈接進行安裝。

項目超過400kb需要購買許可證：個人用戶49美元，商業(yè)用戶99美元。

由于 Deep TabNine 用到機器學習補全代碼，因此需要大量的算力（超過100億次浮點運算），在筆記本上運行模型，無法獲得低延遲的體驗。

因此，軟件開發(fā)者推出了 TabNine Cloud 云服務器，用云端 GPU 加速。付費用戶不需要再加錢即可使用。

所以聽起來很劃算吧？

軟件開發(fā)者自己就說，這個價格其實不貴，有了 TabNine，一分鐘就里能幫你節(jié)省一秒，咱們再算算程序員的時薪，每個小時能節(jié)約1.4美元，不到一年時間就能回本了。

如果你對效果不滿意，TabNine 開發(fā)者還提供 30 天退款保證。

怎么做到的？

TabNine 是在 GPT-2 的基礎上構建的，這是一種 Transformer 架構，原產自 OpenAI，是個“逆天”語言模型。

GPT-2 的參數(shù)高達 15 億個，數(shù)據(jù)量比一代擴大了 10 倍，使用了包含 800 萬個網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)集，共有 40GB。

逆天之處就在于，GPT-2 寫起文章來毫無違和感，無需針對性訓練就能橫掃各種特定領域的語言建模任務，還具備閱讀理解、問答、生成文章摘要、翻譯等等能力。

就 GPT-2 而言，它的訓練目標很簡單：根據(jù)所有給定文本中前面的單詞，預測下一個單詞。雖然本來是解決 NLP 問題，看似與寫代碼沒什么關聯(lián)，但建模代碼也算是用一種獨有的方式在理解英文。

比如，可以讓模型用 if/else 語句否定單詞：

項目主頁顯示，在大約經過 GitHub 中 200 萬個文件訓練后， TabNine 具備了自動補全代碼的能力。

在訓練這個模型期間，模型學習了例如動態(tài)類型語言中的類型推斷等復雜行為，用這樣的訓練方式預測 token。

作者表示，TabNine 可以很好利用傳統(tǒng)代碼補全工具難以獲取的瑣碎細節(jié)。

例如，假設 app.get_user()的返回類型是一個帶有 setter 方法的對象，而 app.get_users()的返回類型是一個列表，兩個名稱之間只有細微的差別：

這個模型還能以自然語言編寫的文檔來推斷函數(shù)名稱、參數(shù)和返回類型：

Deep TabNine 加入了之前用戶強烈要求加入的功能：用預先存在的知識，解決在創(chuàng)建新項目時的代碼補全問題。

例如，它知道當一個類擴展 React.Component 時，它的構造函數(shù)通常會調用一個名為 props 的參數(shù)，并且通常在其內部用 this.state 賦值：

Deep TabNine 甚至可以做不可能的事情，并記住 C++ 可變參數(shù)轉發(fā)語法：

“殺手級應用”

TabNine 問世后，不斷收獲好評，甚至還有程序員激動得爆粗口：

臥槽，這種軟件多來點就好了。（Fuck yeah. This is the sort of software I want to see more often: TabNine ）

有網(wǎng)友表示， 沒有它都不知道該怎么面對寫代碼這件事了。

還有人稱之為開發(fā)者應用中的第一個“殺手級應用程序”：

“令人印象深刻”、“感到神奇”“太酷了”……推特上的評價，頗有電視廣告上“用了都說好”的畫風。

在各大科技論壇上，也有網(wǎng)友提出了建議和改進的方向。

有用戶反映，也有美中不足的地方，比如這個工具會干擾自動括號完成。

作者表示，TabNine 還在不斷更新完善中，正在改進這些bug。

大四學霸的第一桶金

想不到吧，這款好評如潮的代碼工具，出自一名大四學生之手。

Jacob Jackson，加拿大人，目前在滑鐵盧大學主修計算機科學與組合優(yōu)化專業(yè)，輔修數(shù)學。大四在讀，今年8月份畢業(yè)。

Jackson此前在Reddit上發(fā)帖稱，這是自己在大學階段開發(fā)的第一款商業(yè)軟件產品。

別人的大學，別人的第一桶金~

但Jackson并非無名之輩，年少有為，曾在2014和2015連續(xù)兩年獲得IOI金牌。

因此，大學一入學，便成為加拿大Michael and Ophelia Lazaridis Olympiad Scholarship獎學金的獲得者，免除了8個學期學費書費和生活費。

除了自動補全代碼的TabNine，Jackson還開發(fā)了很多有意思的應用，比如一個名為jellies的益智游戲，和使用蒙特卡羅樹搜索的國際象棋引擎Sashimi等。

本文素材來源

TabNine網(wǎng)站：https://tabnine.com/blog/deep

Jackson GitHub主頁：https://github.com/zxqfl

Jackson簡歷：http://jacobj.ca/resume.html