Se sei interessato a un'intelligenza artificiale di programmazione, devi iniziare a utilizzare StarCoder.
BigCode ha recentemente rilasciato un nuovo LLM (Large Language Model) artificialmente intelligente chiamato StarCoder con l'obiettivo di aiutare gli sviluppatori a scrivere codice efficiente più velocemente. Qui imparerai a conoscere StarCoder, come funziona StarCoder e come puoi utilizzare StarCoder per migliorare la tua abilità di codifica.
Cos'è StarCoder?
StarCoder è un LLM progettato esclusivamente per i linguaggi di programmazione con l'obiettivo di assistere i programmatori nella scrittura di codice di qualità ed efficiente in tempi ridotti.
È scritto in Python e addestrato a scrivere oltre 80 linguaggi di programmazione, incluso programmazione orientata agli oggetti linguaggi come C++, Python e Java e programmazione procedurale lingue come Fortran e C.
Come funziona StarCoder?
StarCoder LLM utilizza una tecnica di attenzione multi-query che consente a StarCoder di comprendere il contenuto del codice e generare suggerimenti accurati. Questa tecnica prevede l'analisi simultanea di più query per fornire risposte pertinenti.
Il processo di formazione di StarCoder LLM ha comportato la raccolta e la compilazione di grandi quantità di dati da più linguaggi di programmazione provenienti dai repository GitHub. Sfruttando questo set di dati diversificato, StarCoder può generare suggerimenti di codice precisi ed efficienti.
Come usare StarCoder LLM
Iniziare con StarCoder LLM è facile. Puoi sfruttare qualsiasi strumento di StarCoder, inclusi Playground o Chatbot, per scrivere codice efficiente. Ecco come puoi utilizzare StarCoder per scrivere programmi migliori.
1. Completamento del codice
StarCoder, attraverso l'uso del Interfaccia del parco giochi StarCoder, può scorrere e completare i tuoi programmi o scoprire parti mancanti del tuo programma in base al contesto del codice scritto fino a quel momento. Per utilizzare StarCoder Playground, scrivi il codice incompleto nel prompt del codice.
Per esempio:
StarCoder suggerisce a Metodo dell'array JavaScript per completare il codice richiesto quando si fa clic su creare pulsante che mostra la funzione di completamento del codice.
2. Generazione di codice da prompt in linguaggio naturale
StarCoder non è un modello di istruzione in grado di comprendere i prompt del linguaggio naturale, come ad esempio "Crea una funzione che trovi i numeri primi compresi tra 1 e 100". Tuttavia, puoi usare Chatbot di StarCoder (Assistente tecnico) per inserire istruzioni e utilizzare StarCoder come modello di istruzione, come mostrato nell'immagine seguente:
Questa immagine mostra l'assistente tecnico di StarCoder a cui viene chiesto di scrivere un file Funzione Python che trova la somma dei numeri primi tra uno e cento.
Allo stesso modo, puoi utilizzare questo chatbot per rilevare bug nella struttura del tuo codice che StarCoder fa eseguendo il codice particolare attraverso migliaia di programmi simili dai repository GitHub. Questo può farti risparmiare tempo e fatica nel debug dei tuoi codici.
Oltre alle funzionalità sopra elencate, StarCoder LLM offre più funzionalità. Ciò include un'estensione del codice di Visual Studio che fornisce il completamento del codice, contribuendo ad aumentare la produttività durante lo sviluppo del software.
Limiti attuali di StarCoder LLM
Sebbene StarCoder LLM sia impressionante IA (Intelligenza Artificiale) strumento, ha alcune limitazioni. Uno dei limiti principali è la sua dipendenza dai dati di addestramento. La qualità e la quantità dei dati di addestramento limitano le prestazioni di StarCoder LLM.
Inoltre, quando si utilizza LLM per la generazione o il completamento del codice, è possibile riscontrare casi in cui il feedback di StarCoder potrebbe essere più accurato. Inoltre, StarCoder ha difficoltà a elaborare grandi quantità di dati che gli vengono forniti tramite uno qualsiasi dei suoi canali come il suo Playground e il suo chatbot. Si spera che BigCode apporterà miglioramenti a queste limitazioni.
Gli LLM non sono così complicati
StarCoder è solo un altro esempio di un LLM che dimostra la capacità di trasformazione dell'IA. Gli LLM continuano a cambiare il modo in cui vengono eseguiti determinati processi nel campo dell'ingegneria e della scienza.
Gli LLM non sono così complicati come sembrano. Utilizzano il deep learning per analizzare i dati e acquisire una comprensione della grammatica, della sintassi e del contesto per creare risposte. Capire cosa sono gli LLM e come puoi utilizzarli può aiutarti a sfruttare il loro potenziale.
