Pristatome StarCoder: naują programavimo AI

„BigCode“ neseniai išleido naują dirbtinai išmanųjį LLM (didelės kalbos modelį), pavadintą „StarCoder“, kurio tikslas – padėti kūrėjams greičiau parašyti efektyvų kodą. Čia sužinosite apie StarCoder, kaip veikia StarCoder ir kaip galite panaudoti StarCoder, kad pagerintumėte savo kodavimo įgūdžius.

Kas yra StarCoder?

StarCoder yra LLM, sukurta tik programavimo kalboms, siekiant padėti programuotojams rašyti kokybišką ir efektyvų kodą per trumpesnį laiką.

Jis parašytas Python ir išmokytas rašyti daugiau nei 80 programavimo kalbų, įskaitant Objektinis programavimas tokiomis kalbomis kaip C++, Python ir Java ir procedūrinis programavimas tokiomis kalbomis kaip Fortran ir C.

Kaip veikia StarCoder?

StarCoder LLM naudoja kelių užklausų dėmesio techniką, kuri leidžia StarCoder suprasti kodo turinį ir generuoti tikslius pasiūlymus. Šis metodas apima kelių užklausų analizę vienu metu, kad būtų pateikti atitinkami atsakymai.

StarCoder LLM mokymo procesas apėmė didžiulio duomenų kiekio rinkimą ir kaupimą iš kelių programavimo kalbų, gautų iš GitHub saugyklų. Naudodamas šį įvairų duomenų rinkinį, StarCoder gali generuoti tikslius ir efektyvius kodo pasiūlymus.

Kaip naudotis StarCoder LLM

Pradėti naudotis StarCoder LLM lengva. Norėdami parašyti efektyvų kodą, galite panaudoti bet kurį „StarCoder“ įrankį, įskaitant „Playground“ arba „Chatbot“. Štai kaip galite naudoti „StarCoder“ geresnėms programoms rašyti.

1. Kodo užbaigimas

StarCoder, naudojant StarCoder žaidimų aikštelės sąsaja, gali perskaityti ir užbaigti jūsų programas arba atrasti trūkstamas programos dalis pagal iki šiol parašyto kodo kontekstą. Norėdami naudoti „StarCoder Playground“, į kodo eilutę įrašykite nepilną kodą.

Pavyzdžiui:

StarCoder siūlo a JavaScript masyvo metodas kad užbaigtumėte raginamą kodą, kai spustelėsite Generuoti mygtukas, rodantis kodo užbaigimo funkciją.

2. Kodo generavimas iš natūralios kalbos raginimų

StarCoder nėra instrukcijų modelis, galintis suprasti natūralios kalbos raginimus, pvz "Sukurkite funkciją, kuri surastų pirminius skaičius nuo 1 iki 100". Tačiau galite naudoti „StarCoder“ pokalbių robotas (techninis padėjėjas) įvesti instrukcijas ir naudoti StarCoder kaip instrukcijų modelį, kaip parodyta paveikslėlyje žemiau:

Šiame paveikslėlyje pavaizduotas „StarCoder“ techninis padėjėjas, kurio prašoma parašyti a Python funkcija kuri randa pirminių skaičių sumą nuo vieno iki šimto.

Taip pat galite naudoti šį pokalbių robotą, kad aptiktumėte savo kodo struktūros klaidas, kurias daro StarCoder paleisdamas konkretų kodą per tūkstančius panašių programų iš GitHub saugyklų. Tai gali sutaupyti laiko ir pastangų derinant kodus.

Be aukščiau išvardytų funkcijų, StarCoder LLM siūlo daugiau galimybių. Tai apima „Visual Studio“ kodo plėtinį, kuris užtikrina kodo užbaigimą ir padeda padidinti produktyvumą kuriant programinę įrangą.

Dabartiniai StarCoder LLM apribojimai

Nors StarCoder LLM yra įspūdingas AI (dirbtinis intelektas) įrankis, jis turi tam tikrų apribojimų. Vienas iš pagrindinių apribojimų yra jo priklausomybė nuo treniruočių duomenų. Treniruočių duomenų kokybė ir kiekis riboja StarCoder LLM veikimą.

Be to, naudodami LLM kodo generavimui arba užbaigimui, galite susidurti su atvejais, kai StarCoder atsiliepimai gali būti tikslesni. Be to, „StarCoder“ sunku apdoroti didelius duomenų kiekius, pateiktus jai per bet kurį iš jos kanalų, pvz., „Playground“ ir pokalbių robotą. Tikimės, kad „BigCode“ pagerins šiuos apribojimus.

LLM nėra taip sudėtinga

StarCoder yra tik dar vienas LLM pavyzdys, įrodantis AI transformacinį pajėgumą. LLM ir toliau keičia tam tikrų procesų vykdymą inžinerijos ir mokslo srityje.

LLM nėra tokie sudėtingi, kaip atrodo. Jie naudoja gilų mokymąsi, kad analizuotų duomenis ir įgytų supratimą apie gramatiką, sintaksę ir kontekstą, kad sukurtų atsakymus. Supratimas, kas yra LLM ir kaip galite juos panaudoti, gali padėti panaudoti jų potencialą.