Генеративное кодирование ИИ: 10+ лучших вариантов использования и 5 инструментов ['25]

jisansorkar12 · Post by **jisansorkar12** » Mon Jan 06, 2025 10:37 am

Разработка программного обеспечения, как правило, занимает больше времени и стоит дороже, чем ожидалось. Генеративный ИИ — это последнее дополнение к подходам и технологиям для ускорения времени разработки, особенно для разработчиков программного обеспечения. Мы выбрали 5 лучших инструментов генеративного ИИ на основе нашего бенчмарка. Перейдите по ссылкам, чтобы увидеть наше обоснование:

Второй пилот Github
ЧатGPT
CodeWhisperer
IBM Watson Code Assistant
Лама 3.1

Хотя генеративные инструменты ИИ имеют потенциал для ускорения процесса разработки программного обеспечения, они сопряжены с такими проблемами, как галлюцинации, которые могут замедлить кодирование или привести к критическим проблемам в программном обеспечении. Это особенно актуально при работе с большими языковыми моделями при разработке кода.

Чтобы помочь техническим руководителям сформировать свой подход к разработке программного обеспечения на основе генеративного ИИ, мы:

Объясните три основные области применения генеративного ИИ в кодировании.
Выделите 5 инструментов генеративного кодирования ИИ
Предоставить лучшие практики
Генеративный ИИ в анализе требований
Без четких требований процесс разработки программного обеспечения не может начаться. Генеративные приложения ИИ в анализе требований включают:

1- Формирование требований
Аналитики могут направлять свои высокоуровневые требования на точно настроенные большие языковые модели , соответствующие требованиям документов с передовой практикой.

2- Выполнение требований
Аналитики могут забыть важные требования (например, касающиеся безопасности), которые можно выполнить.

Генеративный ИИ в кодировании
3- Генерация кода
Написание кода с генеративным ИИ возможно с помощью техники, известной как генерация нейронного кода. Она включает в себя обучение нейронной сети на большом наборе данных примеров компьютерного кода , а затем использование тонко настроенной сети для генерации кода, который по структуре и функциям похож на примеры, на которых он был обучен.

Рисунок 1. Создание простого скрипта Python с помощью OpenAI ChatGPT1

4- Автодополнение кода
Одно из самых простых применений генеративного ИИ для кодирования — предлагать дополнения кода по мере того, как разработчики печатают. Это может сэкономить время и уменьшить количество ошибок, особенно для повторяющихся или утомительных задач.

5- Обзор кода
Генеративный искусственный интеллект также можно использовать для проверки качества существующего кода и его оптимизации либо путем внесения предложений и улучшений в код, либо путем создания альтернативных реализаций, которые более эффективны или просты для чтения.

Рисунок 2. Механизм CodeWhisperer от Amazon для проверки кода

Источник: Амазон

6- Исправление ошибок
Он может помочь выявить и исправить ошибки в сгенерированном коде, анализируя шаблоны кода, выявляя потенциальные проблемы и предлагая исправления. Разработчики могут создавать код в соответствии с этими улучшениями и предложениями по коду.

Рисунок 3. ChatGPT исправляет код Python, который пытается вычислить факториал числа, но сталкивается с ошибкой

7- Рефакторинг кода
Его можно использовать для автоматизации процесса рефакторинга кода, что упрощает его поддержку и обновление с течением времени.

8- Улучшение стиля
Он может анализировать код на предмет соответствия рекомендациям по стилю кодирования, обеспечивая согласованность и читаемость всей кодовой базы.

Генеративный ИИ в тестировании
Тестирование имеет решающее значение в программном обеспечении, и македония whatsapp номер телефона генеративный ИИ может поддерживать тестирование аналогично поддержке кодирования программного обеспечения. Приложения генеративного ИИ в автоматизации тестирования и тестировании включают:

Создание тестовых случаев
Генерация тестового кода
Техническое обслуживание тестового сценария
Генерация тестовых данных
Тестовая документация
Анализ результатов теста
Инструменты генеративного ИИ-кодирования для разработки программного обеспечения
Решения сортируются по дате их введения, начиная с первого введенного решения:

GitHub Copilot
GitHub Copilot — это инструмент для генерации и предложения кода на базе искусственного интеллекта, разработанный GitHub в сотрудничестве с OpenAI .2 Он использует модели машинного обучения, в частностиOpenAI Codex, который обучается на огромном количестве общедоступных данных кода (включая репозитории, размещенные на GitHub). Это позволяет ему генерировать фрагменты кода, автодополнять функции и предоставлять предложения по мере написания кода разработчиками. GitHub Copilot поддерживает множество языков программирования и интегрируется с популярными редакторами кода, такими как Visual Studio Code.

Рисунок 4. Ответы на опрос, измеряющие параметры производительности разработчиков при использовании GitHub Copilot

Источник: блог GitHub

По словам руководителей GitHub и других компаний, цель этих инструментов — не заменить разработчиков, а повысить их эффективность, подобно тому, как инструменты проверки орфографии и автодополнения фраз помогают людям писать документы.3

Результаты можно увидеть в опросе, проведенном среди разработчиков (см. Рисунок 3). Эти инструменты предлагают свежие фрагменты кода и тесты, а также дают технические советы в рамках существующих программ написания кода, которые используют разработчики.

ЧатGPT
Как модель ИИ, разработанная OpenAI, ChatGPT не имеет специальной функции генерации кода. Однако как языковая модель, обученная на большом корпусе текстовых данных, она может генерировать текст на естественном языке, включая фрагменты кода или примеры, когда это предлагается.

Например, если пользователь спрашивает: «Можете ли вы привести пример функции Python, которая вычисляет сумму двух чисел?», ChatGPT может сгенерировать в ответ фрагмент кода, как показано на рисунке 5.

Рисунок 5. Пример генерации кода ChatGPT для заданного запроса и его пояснение

Хотя ChatGPT не предназначен специально для генерации кода, его можно обучить на наборе данных примеров кода, чтобы улучшить его способность генерировать фрагменты кода и функции, которые являются синтаксически правильными и функционально допустимыми. Однако важно отметить, что качество сгенерированного кода может варьироваться в зависимости от качества и количества обучающих данных и сложности выполняемой задачи.

CodeWhisperer
CodeWhisperer от Amazon — это инструмент генерации кода, который использует различные источники данных, включая Amazon.com и открытый исходный код, для создания кода, имитирующего способ, которым его написал бы разработчик.4

Он понимает комментарии, выраженные на естественном языке, создает код на основе целей разработчика и соответствует стилю и шаблонам разработчика. Кроме того, при наборе текста CodeWhisperer предлагает варианты завершения комментария. Пользователи могут принять лучшее предложение, просмотреть дополнительные рекомендации или продолжить написание собственного кода.

IBM Watson Code Assistant
Watson Code Assistant использует базовые модели IBM watsonx.ai для генерации кода.

Watsonx Code Assistant предлагает несколько адаптированных версий:

Watsonx Code Assistant для Red Hat Ansible Lightspeed — помогает создавать Ansible Playbooks на основе простых английских подсказок, сокращая время обучения и ускоряя автоматизацию ИТ-процессов.
Watsonx Code Assistant для Z — помогает модернизировать приложения для мэйнфреймов, переводя COBOL в Java, с целью оптимизации и рефакторинга сложных устаревших систем.
Информацию о других инструментах для генерации кода, а также об их функциях и ценах можно найти в нашей статье об инструментах для генеративного ИИ .

Лама
Llama 3.1 была оптимизирована Meta для кодирования и поставляется с 3 различными моделями:

405Б
70Б
8Б
LLamA 3.1 — это версия с открытым исходным кодом , которая отличается увеличенной длиной контекста до 128 000 токенов , что является значительным улучшением по сравнению с предыдущими версиями и позволяет лучше обрабатывать более длинные входные последовательности.

Лучшие практики разработки программного обеспечения с использованием генеративного ИИ
1- Решение проблем, связанных с интеллектуальной собственностью (ИС)
Для использования интеллектуальной собственности кода, сгенерированного LLM, в коммерческом программном обеспечении, с точки зрения интеллектуальной собственности генеративного ИИ-проекта , существуют следующие минимальные требования :

Его кодовая база должна быть лицензирована для конечного пользователя (потенциально через разработчика LLM). Продолжается судебный процесс по поводу использования открытого исходного кода в Copilot от Github.
2- Обеспечьте безопасность данных кода
Предприятия уже допускали утечку ценных исходных данных при использовании приложений генеративного ИИ.5 Обеспечение безопасности исходного кода имеет решающее значение.

3. Следуйте лучшим практикам разработки программного обеспечения
Как и люди, ПО совершает ошибки. Дисциплина разработки ПО создала сотни парадигм, таких как парное программирование, для улучшения качества и эффективности ПО. Они могут помочь минимизировать недостатки разработки ПО с использованием генеративного ИИ.

Дополнительную информацию можно найти в рекомендациях AIMultiple по моделям корпоративного генеративного ИИ .

Кодирование — одно из многих приложений генеративного ИИ . Для приложений в других отраслях и бизнес-функциях ознакомьтесь с: