CodeT5+是一个基于T5模型架构的自然语言处理（NLP）模型，专门用于处理源代码。该模型由Salesforce开发，并在其GitHub页面上开源。CodeT5+是CodeT5的增强版本，采用更大的参数规模，以提供更高的性能和更准确的代码理解能力。CodeT5+基于GitHub上开源的代码数据进行训练，使用的都是有良好开源协议的代码库，包括"mit" “apache-2”, “bsd-3-clause”, “bsd-2-clause”, “cc0-1.0”, “unlicense”, “isc”等。支持9种语言C、C++、C-Sharp、GO、Java、JavaScript、PHP、python和Ruby。

而CodeT5+本身完全开源，包括预训练结果文件

模型原理和架构

CodeT5+模型的原理和架构基于T5（Text-to-Text Transfer Transformer），这是一个通用的预训练模型，通过将各种自然语言处理任务转化为文本到文本的转换问题，实现了无监督的预训练和有监督的微调。CodeT5+在此基础上进行了修改和优化，以适应源代码的处理。

T5模型的核心是Transformer架构，它包含了编码器和解码器。编码器负责将输入的源代码序列编码成表示向量，而解码器则根据编码器的输出和任务相关的文本输入，生成预测结果。

模型特点

CodeT5+模型在源代码处理方面具有许多特点和创新之处：

1. 源代码理解能力：CodeT5+专门针对源代码的语义理解进行了优化，能够准确地理解代码的含义和功能。
2. 大规模参数：CodeT5+采用了更大的参数规模，提供了更强大的处理能力和更高的性能。
3. 多任务学习：CodeT5+支持多种源代码相关的任务，通过联合训练不同的任务，可以提高模型的整体表现和泛化能力。
4. 预训练和微调：CodeT5+采用了无监督的预训练和有监督的微调方法，可以通过大规模的源代码数据进行训练，并在特定任务上进行微调，以获得更好的性能。

模型评价

CodeT5+模型已经在多个源代码处理任务上进行了评价，并取得了令人印象深刻的结果。根据模型作者的研究论文[1]中的实验结果，CodeT5+在代码自动补全、代码推荐、代码分类等任务上表现出了优异的性能。相比较其他先进的源代码处理模型，CodeT5+在代码理解和生成方面都取得了显著的改进。

开源情况

CodeT5+模型已经在Salesforce的GitHub页面上进行了开源。目前，CodeT5+开源了4个模型：