Om du är intresserad av en programmerings-AI måste du börja använda StarCoder.

BigCode släppte nyligen en ny artificiellt intelligent LLM (Large Language Model) vid namn StarCoder med syftet att hjälpa utvecklare att skriva effektiv kod snabbare. Här kommer du att lära dig om StarCoder, hur StarCoder fungerar och hur du kan använda StarCoder för att förbättra din kodningsförmåga.

Vad är StarCoder?

StarCoder är en LLM designad enbart för programmeringsspråk med syftet att hjälpa programmerare att skriva kvalitet och effektiv kod inom korta tidsramar.

Den är skriven i Python och tränad för att skriva över 80 programmeringsspråk, inklusive objektorienterad programmering språk som C++, Python och Java och procedurprogrammering språk som Fortran och C.

Hur fungerar StarCoder?

StarCoder LLM använder en Multi-Query Attention Technique som gör det möjligt för StarCoder att förstå kodens innehåll och generera korrekta förslag. Denna teknik innebär att man analyserar flera frågor samtidigt för att ge relevanta svar.

instagram viewer

StarCoder LLM: s utbildningsprocess involverade att samla in och sammanställa stora mängder data från flera programmeringsspråk hämtade från GitHub-förråd. Genom att utnyttja denna mångsidiga datamängd kan StarCoder generera exakta och effektiva kodförslag.

Hur man använder StarCoder LLM

Det är enkelt att komma igång med StarCoder LLM. Du kan använda alla StarCoders verktyg, inklusive dess Playground eller Chatbot, för att skriva effektiv kod. Så här kan du använda StarCoder för att skriva bättre program.

1. Kodkomplettering

StarCoder, genom att använda StarCoder Playground Interface, kan skrapa igenom och slutföra dina program eller upptäcka saknade delar av ditt program baserat på sammanhanget för kod som skrivits hittills. För att använda StarCoder Playground, skriv din ofullständiga kod i kodprompten.

Till exempel:

StarCoder föreslår en JavaScript array-metod för att slutföra den efterfrågade koden när du klickar på Generera knapp som visar funktionen för kodkomplettering.

2. Kodgenerering från naturliga språkuppmaningar

StarCoder är inte en instruktionsmodell som kan förstå naturliga språkuppmaningar, som t.ex "Skapa en funktion som hittar primtal mellan 1 och 100". Däremot kan du använda StarCoders Chatbot (Tech Assistant) för att mata in instruktioner och använda StarCoder som en instruktionsmodell, som visas på bilden nedan:

Den här bilden visar StarCoders tekniska assistent som blir ombedd att skriva en Python funktion som finner summan av primtal mellan ett och hundra.

På samma sätt kan du använda denna chatbot för att upptäcka buggar i din kods struktur, vilket StarCoder gör genom att köra den specifika koden genom tusentals liknande program från GitHub-repositories. Detta kan spara tid och ansträngning för att felsöka dina koder.

Utöver funktionerna som anges ovan erbjuder StarCoder LLM fler funktioner. Detta inkluderar en Visual Studio Code Extension som ger kodkomplettering, vilket hjälper till att öka din produktivitet samtidigt som du utvecklar programvara.

Aktuella begränsningar för StarCoder LLM

Även om StarCoder LLM är en imponerande AI (artificiell intelligens) verktyg, det har vissa begränsningar. En av de viktigaste begränsningarna är dess beroende av träningsdata. Kvaliteten och kvantiteten på träningsdata begränsar prestandan för StarCoder LLM.

När du använder LLM för kodgenerering eller komplettering kan du också stöta på fall där StarCoders feedback kan vara mer exakt. StarCoder har dessutom svårt att bearbeta stora mängder data som matas till den via någon av dess kanaler som Playground och chatbot. Förhoppningsvis kommer BigCode att göra förbättringar av dessa begränsningar.

LLMs är inte så komplicerade

StarCoder är bara ytterligare ett exempel på en LLM som bevisar den transformativa förmågan hos AI. LLM fortsätter att förändra hur vissa processer inom teknik och vetenskap utförs.

LLM: er är inte så komplicerade som de verkar. De använder djupinlärning för att analysera data och få en förståelse för grammatik, syntax och sammanhang för att skapa svar. Att förstå vad LLM är och hur du kan använda LLM kan hjälpa dig att utnyttja deras potential.