Ако се интересувате от AI за програмиране, трябва да започнете да използвате StarCoder.

BigCode наскоро пусна нов изкуствено интелигентен LLM (Large Language Model), наречен StarCoder, с цел да помогне на разработчиците да пишат ефективен код по-бързо. Тук ще научите за StarCoder, как работи StarCoder и как можете да използвате StarCoder, за да подобрите уменията си за кодиране.

Какво е StarCoder?

StarCoder е LLM, предназначена единствено за езици за програмиране с цел да помогне на програмистите да напишат качествен и ефективен код в рамките на намалени времеви рамки.

Написан е на Python и е обучен да пише над 80 езика за програмиране, включително обектно-ориентирано програмиране езици като C++, Python и Java и процедурно програмиране езици като Fortran и C.

Как работи StarCoder?

StarCoder LLM използва техника за обръщане на внимание на множество заявки, която позволява на StarCoder да разбере съдържанието на кода и да генерира точни предложения. Тази техника включва анализиране на множество заявки едновременно, за да се предоставят подходящи отговори.

instagram viewer

Процесът на обучение на StarCoder LLM включваше събиране и компилиране на огромни количества данни от множество езици за програмиране, получени от хранилищата на GitHub. Като използва този разнообразен набор от данни, StarCoder може да генерира точни и ефективни предложения за код.

Как да използвате StarCoder LLM

Първите стъпки със StarCoder LLM са лесни. Можете да използвате всеки от инструментите на StarCoder, включително Playground или Chatbot, за да напишете ефективен код. Ето как можете да използвате StarCoder, за да пишете по-добри програми.

1. Попълване на кода

StarCoder, чрез използването на Интерфейс на StarCoder Playground, може да прегледа и завърши вашите програми или да открие липсващи части от вашата програма въз основа на контекста на кода, написан досега. За да използвате StarCoder Playground, напишете вашия непълен код в подканата за код.

Например:

StarCoder предлага a Метод на JavaScript масив за да завършите подканения код, когато щракнете върху Генерирай бутон, показващ функцията за довършване на код.

2. Генериране на код от подкани на естествен език

StarCoder не е модел на инструкции, способен да разбира подкани на естествен език, като напр „Създайте функция, която намира прости числа между 1 и 100". Можете обаче да използвате Chatbot на StarCoder (технически асистент) за въвеждане на инструкции и използване на StarCoder като модел на инструкции, както е показано на снимката по-долу:

Това изображение изобразява техническия асистент на StarCoder, който е помолен да напише a Python функция който намира сбора на простите числа между едно и сто.

По подобен начин можете да използвате този чатбот за откриване на грешки в структурата на вашия код, което StarCoder прави, като изпълнява конкретния код през хиляди подобни програми от хранилищата на GitHub. Това може да ви спести време и усилия при отстраняване на грешки във вашите кодове.

В допълнение към функциите, изброени по-горе, StarCoder LLM предлага повече възможности. Това включва разширение за код на Visual Studio, което осигурява завършване на кода, помагайки за повишаване на вашата производителност, докато разработвате софтуер.

Текущи ограничения на StarCoder LLM

Въпреки че StarCoder LLM е впечатляващ AI (изкуствен интелект) инструмент, той има някои ограничения. Едно от основните ограничения е зависимостта му от данни за обучение. Качеството и количеството на данните за обучението ограничават производителността на StarCoder LLM.

Освен това, когато използвате LLM за генериране или завършване на код, може да срещнете случаи, при които обратната връзка на StarCoder може да бъде по-точна. Освен това, StarCoder намира за трудно да обработва големи количества данни, подавани към него чрез който и да е от неговите канали като Playground и неговия чатбот. Надяваме се, че BigCode ще направи подобрения на тези ограничения.

LLMs не са толкова сложни

StarCoder е просто още един пример за LLM, който доказва трансформативния капацитет на AI. LLM продължават да променят начина, по който се извършват определени процеси в областта на инженерството и науката.

LLMs не са толкова сложни, колкото изглеждат. Те използват дълбоко обучение, за да анализират данни и да придобият разбиране на граматиката, синтаксиса и контекста, за да създават отговори. Разбирането какво представляват LLM и как можете да използвате LLM може да ви помогне да впрегнете потенциала им.