Deep TabNine 幫助開發者自動完成代碼
TabNine 的開發商推出了新的深度學習模型 Deep TabNine，能顯著改善代碼建議質量。
TabNine 是一個代碼自動完成工具，能在開發者輸入代碼時預測其余的代碼，它支持 23 種編程語言和 5 種代碼編輯器。
Deep TabNine是根據程序員過去的習慣自動補全，並在后面給出幾種選項的概率。
如果有類似代碼出現在之前的項目里，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。
Deep TabNine 使用了 GitHub 上的兩百萬文件訓練，學習動態類型語言中的復雜行為如類型推動，預測標記。
它能根據自然語言寫的文檔推測函數名、參數和返回類型。
Deep TabNine 是基於 OpenAI 開發的 GPT-2。
實現
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的參數高達15億個，數據量比一代擴大了10倍，使用了包含800萬個網頁的數據集，共有40GB。
逆天之處就在於，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，但建模代碼也算是用一種獨有的方式在理解英文。
作者
一位來自加拿大的大四學霸，開發了一款”Deep TabNine“代碼補全工具，實現了這一大膽的想法。
Jackson此前在Reddit上發帖稱，這是自己在大學階段開發的第一款商業軟件產品。
別人的大學，別人的第一桶金~
但Jackson並非無名之輩，年少有為，曾在2014和2015連續兩年獲得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。