Multi-line AI-assisted Code Authoring
作者: Omer Dunay, Daniel Cheng, Adam Tait, Parth Thakkar, Peter C Rigby, Andy Chiu, Imad Ahmad, Arun Ganesan, Chandra Maddila, Vijayaraghavan Murali, Ali Tayyebi, Nachiappan Nagappan
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2024-02-06
💡 一句话要点
提出多行AI辅助代码编写工具以提升开发者效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: AI辅助编程 代码生成 多行建议 用户体验 模型优化
📋 核心要点
- 现有的单行建议在多行代码场景中存在可用性不足的问题，影响开发者的工作效率和满意度。
- 论文提出通过优化模型托管和建议生成流程，提升多行建议的响应速度和用户体验。
- 实验结果表明，多行建议显著提高了用户的接受率和节省的击键数量，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
CodeCompose是一个由大型语言模型驱动的AI辅助代码编写工具，为Meta的数万名开发者提供内联建议。本文介绍了如何将产品从单行建议扩展到多行建议，这一演变要求我们克服多个独特挑战，以提高建议的可用性。我们讨论了多行建议可能产生的'突兀'效果，以及生成多行建议所需的时间更长，因此我们提出了多项创新投资，以减少用户感知的延迟。实验结果显示，多行建议占接受字符总数的42%，而显示建议仅占16%；同时，用户节省的击键比例几乎翻倍，从9%提升至17%。多行CodeCompose已在Meta的所有工程师中推广，选择退出的工程师不足1%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在代码编写中，单行建议无法满足开发者对多行代码的需求，导致可用性不足的问题。现有方法在多行建议生成时，常常造成开发者的工作流中断，影响生产力。
核心思路：论文的核心思路是通过改进模型托管和建议生成的技术，减少多行建议的生成延迟，并优化其在用户代码中的展示方式，以提升用户体验。
技术框架：整体架构包括多行建议生成模块、用户交互优化模块和性能监控模块。多行建议生成模块负责生成代码建议，用户交互优化模块则确保建议与现有代码的兼容性，性能监控模块用于实时跟踪建议的使用情况和用户反馈。
关键创新：最重要的技术创新在于通过模型托管优化，将多行建议的生成速度提升了2.5倍，显著降低了用户感知的延迟。这一创新使得多行建议能够更流畅地融入开发者的工作流程。
关键设计：在关键设计上，采用了新的参数设置和损失函数，以提高多行建议的生成质量。同时，优化了网络结构，使其更适应多行代码的上下文理解，确保建议的相关性和准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，多行建议占接受字符总数的42%，而显示建议仅占16%；同时，用户节省的击键比例几乎翻倍，从9%提升至17%。这些结果表明，多行建议在实际使用中显著提升了开发者的效率和满意度。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括软件开发工具、IDE插件和代码审查系统等。通过提升代码编写的效率和准确性，能够显著降低开发者的工作负担，提升团队的整体生产力。未来，该技术可能扩展到更多编程语言和开发环境中，进一步推动智能编程的进步。
📄 摘要（原文）
CodeCompose is an AI-assisted code authoring tool powered by large language models (LLMs) that provides inline suggestions to 10's of thousands of developers at Meta. In this paper, we present how we scaled the product from displaying single-line suggestions to multi-line suggestions. This evolution required us to overcome several unique challenges in improving the usability of these suggestions for developers. First, we discuss how multi-line suggestions can have a 'jarring' effect, as the LLM's suggestions constantly move around the developer's existing code, which would otherwise result in decreased productivity and satisfaction. Second, multi-line suggestions take significantly longer to generate; hence we present several innovative investments we made to reduce the perceived latency for users. These model-hosting optimizations sped up multi-line suggestion latency by 2.5x. Finally, we conduct experiments on 10's of thousands of engineers to understand how multi-line suggestions impact the user experience and contrast this with single-line suggestions. Our experiments reveal that (i) multi-line suggestions account for 42% of total characters accepted (despite only accounting for 16% for displayed suggestions) (ii) multi-line suggestions almost doubled the percentage of keystrokes saved for users from 9% to 17%. Multi-line CodeCompose has been rolled out to all engineers at Meta, and less than 1% of engineers have opted out of multi-line suggestions.