Последнее обновление 25.05.2023 — Василий Иванов
Такие читатели, как вы, помогают поддерживать MUO. Когда вы совершаете покупку по ссылкам на нашем сайте, мы можем получать партнерскую комиссию. Читать далее.
BigCode недавно выпустила новую LLM (большую языковую модель) с искусственным интеллектом под названием StarCoder с целью помочь разработчикам быстрее писать эффективный код. Здесь вы узнаете о StarCoder, о том, как работает StarCoder и как вы можете использовать StarCoder для повышения своего мастерства программирования.
Что такое СтарКодер?
StarCoder — это LLM, разработанная исключительно для языков программирования с целью помочь программистам в написании качественного и эффективного кода в кратчайшие сроки.
Он написан на Python и обучен писать более чем на 80 языках программирования, включая объектно-ориентированные языки программирования, такие как C++, Python и Java, и языки процедурного программирования, такие как Fortran и C.
Как работает StarCoder?
StarCoder LLM использует метод многозапросного внимания, который позволяет StarCoder понимать содержание кода и генерировать точные предложения. Этот метод включает одновременный анализ нескольких запросов для предоставления соответствующих ответов.
Процесс обучения StarCoder LLM включал в себя сбор и компиляцию огромных объемов данных с нескольких языков программирования, полученных из репозиториев GitHub. Используя этот разнообразный набор данных, StarCoder может генерировать точные и эффективные предложения по коду.
Как использовать StarCoder LLM
Начать работу со StarCoder LLM очень просто. Вы можете использовать любой из инструментов StarCoder, включая Playground или Chatbot, для написания эффективного кода. Вот как вы можете использовать StarCoder для написания лучших программ.
1. Завершение кода
StarCoder, используя интерфейс StarCoder Playground, может просмотреть и завершить ваши программы или обнаружить недостающие части вашей программы на основе контекста кода, написанного на данный момент. Чтобы использовать StarCoder Playground, введите неполный код в поле ввода кода.
Например:
StarCoder предлагает метод массива JavaScript для завершения запрошенного кода, когда вы нажимаете кнопку «Создать», демонстрирующую функцию завершения кода.
2. Генерация кода из подсказок на естественном языке
StarCoder не является моделью инструкций, способной понимать подсказки на естественном языке, такие как «Создайте функцию, которая находит простые числа от 1 до 100». Однако вы можете использовать чат-бот StarCoder (технический помощник) для ввода инструкций и использовать StarCoder в качестве модели инструкций, как показано на рисунке ниже:
На этом изображении показано, как технического помощника StarCoder просят написать функцию Python, которая находит сумму простых чисел от одного до ста.
Точно так же вы можете использовать этого чат-бота для обнаружения ошибок в структуре вашего кода, что и делает StarCoder, прогоняя конкретный код через тысячи подобных программ из репозиториев GitHub. Это может сэкономить ваше время и усилия при отладке кода.
В дополнение к перечисленным выше функциям StarCoder LLM предлагает дополнительные возможности. Сюда входит расширение кода Visual Studio, которое обеспечивает завершение кода, помогая повысить производительность при разработке программного обеспечения.
Текущие ограничения StarCoder LLM
Хотя StarCoder LLM является впечатляющим инструментом искусственного интеллекта, у него есть некоторые ограничения. Одним из основных ограничений является его зависимость от обучающих данных. Качество и количество обучающих данных ограничивают производительность StarCoder LLM.
Кроме того, при использовании LLM для генерации или завершения кода вы можете столкнуться со случаями, когда обратная связь StarCoder может быть более точной. Кроме того, StarCoder трудно обрабатывать большие объемы данных, поступающих к нему через любой из его каналов, таких как Playground и чат-бот. Надеюсь, BigCode улучшит эти ограничения.
LLM не так уж сложны
StarCoder — это еще один пример LLM, доказывающий преобразующую способность ИИ. LLM продолжают изменять способ выполнения определенных процессов в области техники и науки.
LLM не так сложны, как кажется. Они используют глубокое обучение для анализа данных и понимания грамматики, синтаксиса и контекста для создания ответов. Понимание того, что такое LLM и как вы можете использовать LLM, может помочь вам использовать их потенциал.
