摘要

本文探讨了代码语言模型（code LMs）的内部工作机制，特别是其前馈层（feed-forward layers）的角色和影响。通过分析两个先进的代码语言模型Codegen-Mono和Polycoder，以及三种广泛使用的编程语言Java、Go和Python，研究发现较低层主要捕获语法模式，而较高层则编码抽象概念和语义。此外，本文展示了在前馈层中编辑特定概念的可行性，且不会显著影响模型的整体性能。这些发现有助于更好地理解、调试和测试代码语言模型。

原理

代码语言模型利用transformer架构，通过自注意力块和前馈层来处理代码数据。自注意力块帮助模型在输入序列中捕捉长距离依赖关系，而前馈层则存储从训练数据中提取的关键信息。模型通过这些层来理解和生成代码，其中较低层主要处理语法细节，而较高层则负责抽象概念和语义的理解。这种分层的信息处理机制使得模型能够有效地生成和理解复杂的代码结构。

流程

研究首先选择两个先进的代码语言模型Codegen-Mono和Polycoder，并收集了5000个来自活跃GitHub仓库的代码文件。通过计算每个前馈层中每个键的激活系数，研究人员能够识别出哪些代码前缀与特定键最相关。随后，通过正则表达式过滤和定性分析，揭示了模型如何在前馈层中存储和处理信息。此外，通过遮蔽特定概念相关的键，研究了编辑操作对模型性能的影响。最后，通过分析不同层与最终输出的一致性，以及上下文大小对这种一致性的影响，进一步理解了模型的信息处理流程。

应用

这些发现不仅增强了我们对代码语言模型内部工作机制的理解，还为模型的调试和测试提供了新的视角。未来，这些知识可以用于开发更高效、更可靠的代码生成工具，以及改进现有的集成开发环境（IDEs）。此外，这些研究成果还有助于提高模型在实际软件开发场景中的应用效果和用户信任度。