When Neural Code Completion Models Size up the Situation: Attaining Cheaper and Faster Completion through Dynamic Model Inference

📄 arXiv: 2401.09964v1 📥 PDF

作者: Zhensu Sun, Xiaoning Du, Fu Song, Shangwen Wang, Li Li

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2024-01-18

备注: Accepted to ICSE24

💡 一句话要点

提出动态推理方法以降低代码补全模型的计算成本

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态推理 代码补全 神经网络 计算效率 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有神经代码补全模型由于规模庞大，导致计算成本高和环境影响大，限制了其实际应用。
  2. 论文提出了一种动态推理方法，通过决策机制主动停止错误代码的生成，从而降低计算量。
  3. 实验结果表明，该方法平均跳过1.7层，速度提升11.2%，且ROUGE-L仅减少1.1%，显示出良好的性能。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型的进步，现代神经代码补全模型展现出生成高精度代码建议的能力。然而，其庞大的模型规模带来了计算成本和环境影响的挑战，限制了其在实际场景中的广泛应用。动态推理作为一种有前景的解决方案，通过在推理过程中分配最小的计算量来保持模型性能。本研究探讨了代码补全中的动态推理，发现54.4%的标记可以仅通过第一层生成，显示出显著的计算节省潜力。我们提出了一种新颖的动态推理方法，旨在以大幅减少计算的同时，主动防止错误预测。我们的评估显示，该方法平均可以跳过模型中的1.7层，带来11.2%的速度提升，同时ROUGE-L仅减少1.1%。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决神经代码补全模型在推理过程中因规模庞大而导致的高计算成本和错误预测问题。现有方法在使用所有层时，仍有14.5%的标记无法正确预测，且后续补全的有效性较低。

核心思路：论文的核心思路是引入动态推理机制，利用模型中间层的推理能力，减少不必要的计算，同时保持预测的准确性。通过决策机制，主动停止生成错误代码，从而提高效率。

技术框架：整体架构包括输入代码片段、动态推理模块和决策机制。动态推理模块根据当前层的输出决定是否继续使用后续层进行推理，决策机制则用于判断生成的代码是否正确。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种动态推理方法，能够在保证性能的前提下，显著减少计算量。这与现有方法的本质区别在于其动态调整推理过程，而非固定使用所有层。

关键设计：在参数设置上，模型使用了16层结构，动态推理平均跳过1.7层。损失函数设计上，重点关注正确预测的比例，确保在减少计算的同时不影响最终的预测质量。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的动态推理方法平均跳过1.7层，带来了11.2%的推理速度提升，同时ROUGE-L仅减少1.1%。这些结果表明，该方法在保持模型性能的同时，显著降低了计算资源的消耗，具有良好的实用价值。

🎯 应用场景

该研究的动态推理方法具有广泛的应用潜力，特别是在资源受限的环境中，如移动设备和边缘计算场景。通过降低计算成本和提高推理效率，该方法能够促进神经代码补全技术的普及，推动软件开发工具的智能化进程。未来，该技术还可能扩展到其他需要高效推理的领域，如自然语言处理和图像生成等。

📄 摘要（原文）

Leveraging recent advancements in large language models, modern neural code completion models have demonstrated the capability to generate highly accurate code suggestions. However, their massive size poses challenges in terms of computational costs and environmental impact, hindering their widespread adoption in practical scenarios. Dynamic inference emerges as a promising solution, as it allocates minimal computation during inference while maintaining the model's performance. In this research, we explore dynamic inference within the context of code completion. Initially, we conducted an empirical investigation on GPT-2, focusing on the inference capabilities of intermediate layers for code completion. We found that 54.4% of tokens can be accurately generated using just the first layer, signifying significant computational savings potential. Moreover, despite using all layers, the model still fails to predict 14.5% of tokens correctly, and the subsequent completions continued from them are rarely considered helpful, with only a 4.2% Acceptance Rate. These findings motivate our exploration of dynamic inference in code completion and inspire us to enhance it with a decision-making mechanism that stops the generation of incorrect code. We thus propose a novel dynamic inference method specifically tailored for code completion models. This method aims not only to produce correct predictions with largely reduced computation but also to prevent incorrect predictions proactively. Our extensive evaluation shows that it can averagely skip 1.7 layers out of 16 layers in the models, leading to an 11.2% speedup with only a marginal 1.1% reduction in ROUGE-L.