Jeśli interesuje Cię programowanie AI, musisz zacząć używać StarCodera.
Firma BigCode wydała niedawno nowy sztucznie inteligentny model LLM (Large Language Model) o nazwie StarCoder, aby pomóc programistom w szybszym pisaniu wydajnego kodu. Tutaj dowiesz się o StarCoder, jak działa StarCoder i jak możesz wykorzystać StarCoder, aby poprawić swoje umiejętności kodowania.
Co to jest StarCoder?
StarCoder to LLM przeznaczony wyłącznie dla języków programowania w celu pomocy programistom w pisaniu wysokiej jakości i wydajnego kodu w krótszych ramach czasowych.
Jest napisany w Pythonie i przeszkolony do pisania w ponad 80 językach programowania, w tym programowanie obiektowe języków takich jak C++, Python i Java oraz programowanie proceduralne języki takie jak Fortran i C.
Jak działa StarCoder?
StarCoder LLM wykorzystuje technikę Multi-Query Attention, która umożliwia StarCoderowi zrozumienie treści kodu i generowanie dokładnych sugestii. Ta technika polega na jednoczesnej analizie wielu zapytań w celu uzyskania odpowiednich odpowiedzi.
Proces szkolenia StarCoder LLM obejmował gromadzenie i kompilowanie ogromnych ilości danych z wielu języków programowania pochodzących z repozytoriów GitHub. Wykorzystując ten zróżnicowany zestaw danych, StarCoder może generować precyzyjne i wydajne sugestie dotyczące kodu.
Jak korzystać z StarCoder LLM
Rozpoczęcie pracy ze StarCoder LLM jest łatwe. Możesz wykorzystać dowolne narzędzie StarCoder, w tym Playground lub Chatbot, do pisania wydajnego kodu. Oto jak możesz wykorzystać StarCoder do pisania lepszych programów.
1. Uzupełnianie kodu
StarCoder, za pomocą Interfejs placu zabaw StarCoder, może przeglądać i uzupełniać twoje programy lub odkrywać brakujące części twojego programu w oparciu o kontekst napisanego do tej pory kodu. Aby skorzystać ze StarCoder Playground, wpisz niekompletny kod w okienku z kodem.
Na przykład:
StarCoder sugeruje Metoda tablicy JavaScript aby uzupełnić monit o kod po kliknięciu Generować przycisk prezentujący funkcję uzupełniania kodu.
2. Generowanie kodu z podpowiedzi języka naturalnego
StarCoder nie jest modelem instrukcji zdolnym do zrozumienia podpowiedzi języka naturalnego, takich jak „Utwórz funkcję, która znajdzie liczby pierwsze z przedziału od 1 do 100". Możesz jednak użyć Chatbot StarCodera (asystent techniczny) aby wprowadzić instrukcje i wykorzystać StarCoder jako model instrukcji, jak pokazano na poniższym obrazku:
Ten obraz przedstawia asystenta technicznego StarCodera proszonego o napisanie pliku Funkcja Pythona który znajduje sumę liczb pierwszych od jednego do stu.
Podobnie, możesz użyć tego chatbota do wykrywania błędów w strukturze twojego kodu, co robi StarCoder, uruchamiając konkretny kod przez tysiące podobnych programów z repozytoriów GitHub. Może to zaoszczędzić czas i wysiłek podczas debugowania kodów.
Oprócz funkcji wymienionych powyżej, StarCoder LLM oferuje więcej możliwości. Obejmuje to rozszerzenie Visual Studio Code, które zapewnia uzupełnianie kodu, pomagając zwiększyć produktywność podczas tworzenia oprogramowania.
Bieżące ograniczenia StarCoder LLM
Chociaż StarCoder LLM robi wrażenie AI (sztuczna inteligencja) narzędzie ma pewne ograniczenia. Jednym z głównych ograniczeń jest zależność od danych treningowych. Jakość i ilość danych treningowych ogranicza wydajność StarCoder LLM.
Ponadto, podczas korzystania z LLM do generowania lub uzupełniania kodu, możesz napotkać przypadki, w których informacje zwrotne od StarCoder mogą być dokładniejsze. Ponadto StarCoder ma trudności z przetwarzaniem dużych ilości danych dostarczanych do niego za pośrednictwem któregokolwiek ze swoich kanałów, takich jak Playground i chatbot. Mamy nadzieję, że BigCode poprawi te ograniczenia.
LLM nie są takie skomplikowane
StarCoder to kolejny przykład LLM, który dowodzi transformacyjnej zdolności sztucznej inteligencji. LLM nadal zmieniają sposób wykonywania niektórych procesów w dziedzinie inżynierii i nauki.
LLM nie są tak skomplikowane, jak się wydaje. Wykorzystują głębokie uczenie się do analizowania danych i zrozumienia gramatyki, składni i kontekstu w celu tworzenia odpowiedzi. Zrozumienie, czym są LLM i jak można je wykorzystać, może pomóc w wykorzystaniu ich potencjału.