Si está interesado en una IA de programación, debe comenzar a usar StarCoder.
BigCode lanzó recientemente un nuevo LLM (modelo de lenguaje grande) artificialmente inteligente llamado StarCoder con el objetivo de ayudar a los desarrolladores a escribir código eficiente más rápido. Aquí, aprenderá sobre StarCoder, cómo funciona StarCoder y cómo puede utilizar StarCoder para mejorar su destreza de codificación.
¿Qué es StarCoder?
StarCoder es un LLM diseñado únicamente para lenguajes de programación con el objetivo de ayudar a los programadores a escribir código eficiente y de calidad en plazos reducidos.
Está escrito en Python y capacitado para escribir más de 80 lenguajes de programación, incluidos programación orientada a objetos lenguajes como C++, Python y Java y programación procedimental lenguajes como Fortran y C.
¿Cómo funciona StarCoder?
StarCoder LLM emplea una técnica de atención de consultas múltiples que permite a StarCoder comprender el contenido del código y generar sugerencias precisas. Esta técnica implica analizar múltiples consultas simultáneamente para proporcionar respuestas relevantes.
El proceso de capacitación de StarCoder LLM involucró la recopilación y compilación de grandes cantidades de datos de múltiples lenguajes de programación provenientes de los repositorios de GitHub. Al aprovechar este conjunto de datos diverso, StarCoder puede generar sugerencias de código precisas y eficientes.
Cómo usar el LLM de StarCoder
Comenzar con StarCoder LLM es fácil. Puede aprovechar cualquiera de las herramientas de StarCoder, incluido Playground o Chatbot, para escribir código eficiente. Así es como puede utilizar StarCoder para escribir mejores programas.
1. Finalización de código
StarCoder, mediante el uso de la Interfaz de juegos StarCoder, puede rastrear y completar sus programas o descubrir partes faltantes de su programa en función del contexto del código escrito hasta el momento. Para usar StarCoder Playground, escriba su código incompleto en la solicitud de código.
Por ejemplo:
StarCoder sugiere una método de matriz de JavaScript para completar el código solicitado al hacer clic en el Generar botón que muestra la función de finalización de código.
2. Generación de código a partir de indicaciones de lenguaje natural
StarCoder no es un modelo de instrucción capaz de comprender indicaciones de lenguaje natural, como "Crea una función que encuentre números primos entre 1 y 100". Sin embargo, puedes usar Chatbot de StarCoder (asistente técnico) para ingresar instrucciones y utilizar StarCoder como modelo de instrucciones, como se muestra en la siguiente imagen:
Esta imagen muestra al asistente técnico de StarCoder a quien se le pide que escriba un función de pitón que encuentra la suma de números primos entre uno y cien.
De manera similar, puede utilizar este chatbot para detectar errores en la estructura de su código, lo que hace StarCoder al ejecutar el código en particular a través de miles de programas similares de los repositorios de GitHub. Esto puede ahorrarle tiempo y esfuerzo en la depuración de sus códigos.
Además de las funciones enumeradas anteriormente, StarCoder LLM ofrece más capacidades. Esto incluye una extensión de código de Visual Studio que proporciona finalización de código, lo que ayuda a aumentar su productividad mientras desarrolla software.
Limitaciones actuales de StarCoder LLM
Aunque el StarCoder LLM es un impresionante IA (Inteligencia Artificial) herramienta, tiene algunas limitaciones. Una de las principales limitaciones es su dependencia de los datos de entrenamiento. La calidad y cantidad de los datos de entrenamiento limitan el rendimiento de StarCoder LLM.
Además, al utilizar el LLM para la generación o finalización de código, es posible que encuentre instancias en las que los comentarios de StarCoder podrían ser más precisos. Además, a StarCoder le resulta difícil procesar grandes cantidades de datos que se le envían a través de cualquiera de sus canales, como Playground y su chatbot. Con suerte, BigCode mejorará estas limitaciones.
Los LLM no son tan complicados
StarCoder es solo otro ejemplo de un LLM que demuestra la capacidad transformadora de la IA. Los LLM continúan cambiando la forma en que se realizan ciertos procesos en el campo de la ingeniería y la ciencia.
Los LLM no son tan complicados como parecen. Utilizan el aprendizaje profundo para analizar datos y obtener una comprensión de la gramática, la sintaxis y el contexto para crear respuestas. Comprender qué son los LLM y cómo puede utilizarlos puede ayudarlo a aprovechar su potencial.
