BigCode gần đây đã phát hành LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) thông minh nhân tạo mới có tên StarCoder với mục đích giúp các nhà phát triển viết mã hiệu quả nhanh hơn. Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu về StarCoder, cách StarCoder hoạt động và cách bạn có thể sử dụng StarCoder để nâng cao năng lực viết mã của mình.
StarCoder là gì?
StarCoder là một LLM được thiết kế dành riêng cho các ngôn ngữ lập trình với mục đích hỗ trợ các lập trình viên viết mã chất lượng và hiệu quả trong khung thời gian giảm.
Nó được viết bằng Python và được đào tạo để viết hơn 80 ngôn ngữ lập trình, bao gồm các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng như C++, Python và Java và các ngôn ngữ lập trình thủ tục như Fortran và C.
StarCoder hoạt động như thế nào?
StarCoder LLM sử dụng Kỹ thuật chú ý đa truy vấn cho phép StarCoder hiểu nội dung của mã và tạo các đề xuất chính xác. Kỹ thuật này liên quan đến việc phân tích đồng thời nhiều truy vấn để đưa ra các phản hồi có liên quan.
Quá trình đào tạo của StarCoder LLM liên quan đến việc thu thập và biên dịch lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều ngôn ngữ lập trình có nguồn gốc từ kho GitHub. Bằng cách tận dụng tập dữ liệu đa dạng này, StarCoder có thể tạo các đề xuất mã chính xác và hiệu quả.
Cách sử dụng StarCoder LLM
Bắt đầu với StarCoder LLM thật dễ dàng. Bạn có thể tận dụng bất kỳ công cụ nào của StarCoder, bao gồm Playground hoặc Chatbot của StarCoder, để viết mã hiệu quả. Đây là cách bạn có thể sử dụng StarCoder để viết các chương trình tốt hơn.
1. Hoàn thành mã
StarCoder, thông qua việc sử dụng Giao diện Sân chơi StarCoder, có thể rà soát và hoàn thiện chương trình của bạn hoặc khám phá những phần còn thiếu trong chương trình của bạn dựa trên ngữ cảnh mã được viết cho đến nay. Để sử dụng Sân chơi StarCoder, hãy viết mã chưa hoàn chỉnh của bạn vào dấu nhắc mã.
Ví dụ:
StarCoder đề xuất một phương thức mảng JavaScript để hoàn thành mã được nhắc khi bạn nhấp vào Phát ra nút hiển thị tính năng hoàn thành mã.
2. Tạo mã từ lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên
StarCoder không phải là một mô hình hướng dẫn có khả năng hiểu các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như “Tạo hàm tìm số nguyên tố từ 1 đến 100“. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng Chatbot của StarCoder (Trợ lý công nghệ) để nhập hướng dẫn và sử dụng StarCoder làm mô hình hướng dẫn, như trong hình bên dưới:
Hình ảnh này mô tả trợ lý kỹ thuật của StarCoder được yêu cầu viết một hàm Python tìm tổng các số nguyên tố từ một đến một trăm.
Tương tự, bạn có thể sử dụng chatbot này để phát hiện các lỗi trong cấu trúc mã của mình mà StarCoder thực hiện bằng cách chạy mã cụ thể thông qua hàng nghìn chương trình tương tự từ kho GitHub. Điều này có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc gỡ lỗi mã của mình.
Ngoài các tính năng được liệt kê ở trên, StarCoder LLM còn cung cấp nhiều khả năng hơn. Điều này bao gồm Tiện ích mở rộng mã Visual Studio cung cấp khả năng hoàn thành mã, giúp tăng năng suất của bạn trong khi phát triển phần mềm.
Hạn chế hiện tại của StarCoder LLM
Mặc dù StarCoder LLM là một công cụ AI (Trí tuệ nhân tạo) ấn tượng, nhưng nó vẫn có một số hạn chế. Một trong những hạn chế chính là sự phụ thuộc của nó vào dữ liệu huấn luyện. Chất lượng và số lượng của dữ liệu đào tạo hạn chế hiệu suất của StarCoder LLM.
Ngoài ra, khi sử dụng LLM để tạo hoặc hoàn thành mã, bạn có thể gặp phải các trường hợp phản hồi của StarCoder có thể chính xác hơn. Ngoài ra, StarCoder thấy khó xử lý một lượng lớn dữ liệu được cung cấp cho nó thông qua bất kỳ kênh nào của nó như Playground và chatbot của nó. Hi vọng BigCode sẽ cải thiện những hạn chế này.
LLM không quá phức tạp
StarCoder chỉ là một ví dụ khác về LLM chứng minh khả năng biến đổi của AI. LLM tiếp tục thay đổi cách thực hiện một số quy trình nhất định trong lĩnh vực kỹ thuật và khoa học.
LLM không phức tạp như vẻ ngoài của chúng. Họ sử dụng học sâu để phân tích dữ liệu và hiểu biết về ngữ pháp, cú pháp và ngữ cảnh để tạo phản hồi. Hiểu LLM là gì và cách bạn có thể sử dụng LLM có thể giúp bạn khai thác tiềm năng của chúng.
