Se você está interessado em uma IA de programação, precisa começar a usar o StarCoder.
A BigCode lançou recentemente um novo LLM (Large Language Model) artificialmente inteligente chamado StarCoder com o objetivo de ajudar os desenvolvedores a escrever códigos eficientes mais rapidamente. Aqui, você aprenderá sobre o StarCoder, como o StarCoder funciona e como você pode utilizar o StarCoder para aprimorar suas proezas de codificação.
O que é StarCoder?
StarCoder é um LLM projetado exclusivamente para linguagens de programação com o objetivo de auxiliar os programadores na escrita de código eficiente e de qualidade em prazos reduzidos.
Ele é escrito em Python e treinado para escrever mais de 80 linguagens de programação, incluindo programação orientada a objetos linguagens como C++, Python e Java e programação processual linguagens como Fortran e C.
Como funciona o StarCoder?
O StarCoder LLM emprega uma Técnica de Atenção de Consulta Múltipla que permite ao StarCoder entender o conteúdo do código e gerar sugestões precisas. Essa técnica envolve a análise de várias consultas simultaneamente para fornecer respostas relevantes.
O processo de treinamento do StarCoder LLM envolveu a coleta e compilação de grandes quantidades de dados de várias linguagens de programação provenientes de repositórios GitHub. Aproveitando esse conjunto de dados diversificado, o StarCoder pode gerar sugestões de código precisas e eficientes.
Como usar o StarCoder LLM
Começar com o StarCoder LLM é fácil. Você pode aproveitar qualquer uma das ferramentas do StarCoder, incluindo seu Playground ou Chatbot, para escrever um código eficiente. Veja como você pode utilizar o StarCoder para escrever programas melhores.
1. Conclusão do código
StarCoder, através do uso do Interface do Playground StarCoder, pode vasculhar e concluir seus programas ou descobrir partes ausentes de seu programa com base no contexto do código escrito até agora. Para usar o StarCoder Playground, escreva seu código incompleto no prompt de código.
Por exemplo:
StarCoder sugere um método de matriz JavaScript para completar o código solicitado ao clicar no botão Gerar botão mostrando o recurso de autocompletar código.
2. Geração de código a partir de prompts de linguagem natural
StarCoder não é um modelo de instrução capaz de entender prompts de linguagem natural, como "Crie uma função que encontre números primos entre 1 e 100". No entanto, você pode usar Chatbot da StarCoder (assistente técnico) para inserir instruções e utilizar o StarCoder como modelo de instrução, conforme a figura abaixo:
Esta imagem mostra o assistente técnico do StarCoder sendo solicitado a escrever um Função Python que encontra a soma dos números primos entre um e cem.
Da mesma forma, você pode utilizar este chatbot para detectar bugs na estrutura do seu código, o que o StarCoder faz ao executar o código específico por meio de milhares de programas semelhantes dos repositórios do GitHub. Isso pode economizar tempo e esforço na depuração de seus códigos.
Além dos recursos listados acima, o StarCoder LLM oferece mais recursos. Isso inclui uma extensão de código do Visual Studio que fornece conclusão de código, ajudando a aumentar sua produtividade durante o desenvolvimento de software.
Limitações Atuais do StarCoder LLM
Embora o StarCoder LLM seja um impressionante IA (Inteligência Artificial) ferramenta, ela tem algumas limitações. Uma das principais limitações é sua dependência de dados de treinamento. A qualidade e a quantidade dos dados de treinamento limitam o desempenho do StarCoder LLM.
Além disso, ao utilizar o LLM para geração ou conclusão de código, você pode encontrar instâncias em que o feedback do StarCoder pode ser mais preciso. Além disso, o StarCoder acha difícil processar grandes quantidades de dados alimentados a ele por meio de qualquer um de seus canais, como o Playground e o chatbot. Esperançosamente, o BigCode fará melhorias nessas limitações.
LLMs não são tão complicados
O StarCoder é apenas mais um exemplo de LLM que comprova a capacidade transformadora da IA. Os LLMs continuam a mudar a maneira como certos processos no campo da engenharia e da ciência são realizados.
Os LLMs não são tão complicados quanto parecem. Eles utilizam o aprendizado profundo para analisar dados e entender a gramática, a sintaxe e o contexto para criar respostas. Entender o que são LLMs e como você pode utilizá-los pode ajudá-lo a aproveitar seu potencial.
