OpenAI Codex 是一款机器学习模型，旨在通过利用从大量公开可用代码和文本中学习到的模式来生成和理解代码。它基于 GPT-3 架构，但经过专门微调，适用于编程任务。Codex 通过分析输入提示（例如自然语言描述或部分代码片段）并预测最有可能的代码后续来工作。例如，如果您描述一个任务，如“用 Python 对数字列表进行排序”，Codex 可以使用内置函数或算法生成相应的 Python 代码。该模型不执行代码，也不进行逻辑“思考”；相反，它使用训练数据中的统计模式来预测序列中的下一个内容。
模型以称为 token（标记）的块处理文本，这些 token 可以表示单个字符、单词或单词的一部分。给定一个提示后，Codex 会将其分解为 token，并预测序列中的下一个 token，重复此过程直到生成完整的响应。例如，如果您开始编写一个计算阶乘的 JavaScript 函数，Codex 可能会根据它见过的类似示例自动完成循环结构。然而，其输出在很大程度上取决于提供的上下文。如果输入不清晰或缺乏细节，生成的代码可能不正确或效率低下。开发人员通常会迭代地完善提示——添加变量名或错误处理要求等细节——以引导 Codex 找到更好的解决方案。
虽然 Codex 可以加速编码任务，但它也存在局限性。它可能会生成看起来正确但包含细微错误、安全漏洞或过时实践的代码。例如，它可能建议使用已弃用的库或在 Web 表单中省略输入验证。此外，Codex 的知识截止日期意味着它不会包含超出其训练数据（早期版本截止到 2021 年）的语言或框架更新。开发人员应将其输出视为起点，需要进行彻底的测试和审查。像使用 Codex 的 GitHub Copilot 这样的工具突显了这种协作方法：模型加快了初步起草速度，但人类专业知识确保了代码的正确性、效率和可维护性。