Dacă sunteți interesat de o IA de programare, trebuie să începeți să utilizați StarCoder.
BigCode a lansat recent un nou LLM (Large Language Model) inteligent artificial, numit StarCoder, cu scopul de a ajuta dezvoltatorii să scrie cod eficient mai rapid. Aici veți afla despre StarCoder, cum funcționează StarCoder și cum puteți utiliza StarCoder pentru a vă îmbunătăți priceperea de codare.
Ce este StarCoder?
StarCoder este un LLM conceput exclusiv pentru limbaje de programare, cu scopul de a ajuta programatorii să scrie cod de calitate și eficient în intervale de timp reduse.
Este scris în Python și instruit să scrie peste 80 de limbaje de programare, inclusiv programare orientată pe obiecte limbaje precum C++, Python și Java și programare procedurală limbi precum Fortran și C.
Cum funcționează StarCoder?
StarCoder LLM folosește o tehnică de atenție multi-interogare care îi permite StarCoder să înțeleagă conținutul codului și să genereze sugestii precise. Această tehnică implică analiza mai multor interogări simultan pentru a oferi răspunsuri relevante.
Procesul de instruire al StarCoder LLM a implicat colectarea și compilarea unor cantități mari de date din mai multe limbaje de programare provenite din depozitele GitHub. Prin valorificarea acestui set de date divers, StarCoder poate genera sugestii de cod precise și eficiente.
Cum să utilizați StarCoder LLM
Începeți cu StarCoder LLM este ușor. Puteți folosi oricare dintre instrumentele StarCoder, inclusiv Playground sau Chatbot, pentru a scrie cod eficient. Iată cum puteți utiliza StarCoder pentru a scrie programe mai bune.
1. Completarea codului
StarCoder, prin utilizarea Interfață StarCoder Playground, vă poate parcurge și finaliza programele sau poate descoperi părți lipsă ale programului dvs. pe baza contextului codului scris până acum. Pentru a utiliza StarCoder Playground, scrieți codul incomplet în promptul de cod.
De exemplu:
StarCoder sugerează a Metoda matrice JavaScript pentru a completa codul solicitat când faceți clic pe Genera butonul care prezintă caracteristica de completare a codului.
2. Generarea codului din prompturile limbajului natural
StarCoder nu este un model de instrucțiuni capabil să înțeleagă solicitările din limbaj natural, cum ar fi „Creează o funcție care găsește numere prime între 1 și 100". Cu toate acestea, puteți utiliza Chatbot al lui StarCoder (asistent tehnic) pentru a introduce instrucțiuni și a utiliza StarCoder ca model de instrucțiuni, așa cum se arată în imaginea de mai jos:
Această imagine înfățișează asistentul tehnic al StarCoder care i se cere să scrie a Funcția Python care găsește suma numerelor prime între unu și sută.
În mod similar, puteți utiliza acest chatbot pentru a detecta erori în structura codului dvs., ceea ce StarCoder le face prin rularea anumitor cod prin mii de programe similare din depozitele GitHub. Acest lucru vă poate economisi timp și efort în depanarea codurilor.
Pe lângă caracteristicile enumerate mai sus, StarCoder LLM oferă mai multe capabilități. Aceasta include o extensie de cod Visual Studio care oferă completarea codului, ajutând la creșterea productivității în timpul dezvoltării software-ului.
Limitările actuale ale StarCoder LLM
Deși StarCoder LLM este un impresionant AI (Inteligenta Artificiala) instrument, are unele limitări. Una dintre principalele limitări este dependența sa de datele de antrenament. Calitatea și cantitatea datelor de antrenament limitează performanța StarCoder LLM.
De asemenea, atunci când utilizați LLM pentru generarea sau completarea codului, puteți întâlni situații în care feedback-ul StarCoder ar putea fi mai precis. În plus, StarCoder consideră că este dificil să proceseze cantități mari de date introduse prin oricare dintre canalele sale, cum ar fi Playground-ul și chatbot-ul. Sperăm că BigCode va aduce îmbunătățiri acestor limitări.
LLM-urile nu sunt atât de complicate
StarCoder este doar un alt exemplu de LLM care demonstrează capacitatea de transformare a AI. LLM-urile continuă să schimbe modul în care sunt efectuate anumite procese din domeniul ingineriei și științei.
LLM-urile nu sunt atât de complicate pe cât par. Ei folosesc învățarea profundă pentru a analiza datele și pentru a înțelege gramatica, sintaxa și contextul pentru a crea răspunsuri. Înțelegerea ce sunt LLM-urile și cum puteți utiliza LLM-urile vă poate ajuta să le valorificați potențialul.
