Si vous êtes intéressé par une IA de programmation, vous devez commencer à utiliser StarCoder.
BigCode a récemment publié un nouveau LLM (Large Language Model) artificiellement intelligent nommé StarCoder dans le but d'aider les développeurs à écrire du code efficace plus rapidement. Ici, vous découvrirez StarCoder, comment fonctionne StarCoder et comment vous pouvez utiliser StarCoder pour améliorer vos prouesses de codage.
Qu'est-ce que StarCoder?
StarCoder est un LLM conçu uniquement pour les langages de programmation dans le but d'aider les programmeurs à écrire un code de qualité et efficace dans des délais réduits.
Il est écrit en Python et formé pour écrire plus de 80 langages de programmation, y compris programmation orientée objet des langages comme C++, Python et Java et programmation procédurale des langages comme Fortran et C.
Comment fonctionne StarCoder?
Le StarCoder LLM utilise une technique d'attention multi-requêtes qui permet à StarCoder de comprendre le contenu du code et de générer des suggestions précises. Cette technique consiste à analyser plusieurs requêtes simultanément pour fournir des réponses pertinentes.
Le processus de formation de StarCoder LLM impliquait la collecte et la compilation de grandes quantités de données à partir de plusieurs langages de programmation provenant de référentiels GitHub. En exploitant cet ensemble de données diversifié, StarCoder peut générer des suggestions de code précises et efficaces.
Comment utiliser StarCoder LLM
Démarrer avec le StarCoder LLM est facile. Vous pouvez tirer parti de n'importe quel outil de StarCoder, y compris Playground ou Chatbot, pour écrire un code efficace. Voici comment vous pouvez utiliser StarCoder pour écrire de meilleurs programmes.
1. Achèvement du code
StarCoder, grâce à l'utilisation du Interface de terrain de jeu StarCoder, peut parcourir et compléter vos programmes ou découvrir des parties manquantes de votre programme en fonction du contexte du code écrit jusqu'à présent. Pour utiliser le StarCoder Playground, écrivez votre code incomplet dans l'invite de code.
Par exemple:
StarCoder propose un Méthode de tableau JavaScript pour compléter le code demandé lorsque vous cliquez sur le Générer bouton présentant la fonction de complétion de code.
2. Génération de code à partir d'invites en langage naturel
StarCoder n'est pas un modèle d'instruction capable de comprendre les invites en langage naturel, telles que "Créer une fonction qui trouve les nombres premiers entre 1 et 100". Cependant, vous pouvez utiliser Chatbot de StarCoder (assistant technique) pour saisir des instructions et utiliser StarCoder comme modèle d'instruction, comme indiqué dans l'image ci-dessous :
Cette image montre l'assistant technique de StarCoder à qui l'on demande d'écrire un Fonction Python qui trouve la somme des nombres premiers entre un et cent.
De même, vous pouvez utiliser ce chatbot pour détecter les bogues dans la structure de votre code, ce que StarCoder fait en exécutant le code particulier à travers des milliers de programmes similaires à partir des référentiels GitHub. Cela peut vous faire gagner du temps et des efforts pour déboguer vos codes.
En plus des fonctionnalités énumérées ci-dessus, le StarCoder LLM offre plus de fonctionnalités. Cela inclut une extension de code Visual Studio qui fournit la complétion de code, ce qui vous aide à augmenter votre productivité lors du développement de logiciels.
Limitations actuelles de StarCoder LLM
Bien que le StarCoder LLM soit un impressionnant IA (Intelligence Artificielle) outil, il a certaines limites. L'une des principales limites est sa dépendance aux données d'entraînement. La qualité et la quantité des données d'entraînement limitent les performances du StarCoder LLM.
De plus, lorsque vous utilisez le LLM pour la génération ou la complétion de code, vous pouvez rencontrer des cas où les commentaires de StarCoder pourraient être plus précis. De plus, StarCoder a du mal à traiter de grandes quantités de données qui lui sont transmises via l'un de ses canaux comme son Playground et son chatbot. Espérons que BigCode apportera des améliorations à ces limitations.
Les LLM ne sont pas si compliqués
StarCoder n'est qu'un autre exemple de LLM qui prouve la capacité de transformation de l'IA. Les LLM continuent de changer la façon dont certains processus dans le domaine de l'ingénierie et des sciences sont exécutés.
Les LLM ne sont pas aussi compliqués qu'ils le paraissent. Ils utilisent l'apprentissage en profondeur pour analyser les données et acquérir une compréhension de la grammaire, de la syntaxe et du contexte pour créer des réponses. Comprendre ce que sont les LLM et comment vous pouvez les utiliser peut vous aider à exploiter leur potentiel.