BigCode a récemment publié un nouveau LLM (Large Language Model) artificiellement intelligent nommé StarCoder dans le but d’aider les développeurs à écrire un code efficace plus rapidement. Ici, vous découvrirez StarCoder, comment il fonctionne et comment vous pouvez l’utiliser pour améliorer vos prouesses en matière de codage.
Qu’est-ce que StarCoder ?
StarCoder est un LLM conçu uniquement pour les langages de programmation dans le but d’aider les programmeurs à écrire un code de qualité et efficace dans des délais réduits.
Il est écrit en Python et forme à l’écriture de plus de 80 langages de programmation, y compris des langages de programmation orientés objet comme C++, Python et Java et des langages de programmation procéduraux comme Fortran et C.
Comment fonctionne StarCoder ?
Le LLM StarCoder utilise une technique d’attention multi-requêtes qui permet à StarCoder de comprendre le contenu du code et de générer des suggestions précises. Cette technique consiste à analyser simultanément plusieurs requêtes afin de fournir des réponses pertinentes.
Le processus de formation de StarCoder LLM a impliqué la collecte et la compilation de vastes quantités de données issues de plusieurs langages de programmation et provenant de dépôts GitHub. En tirant parti de cet ensemble de données, StarCoder peut générer des suggestions de code précises et efficaces.
Comment utiliser le LLM de StarCoder
Démarrer avec le LLM de StarCoder est facile. Vous pouvez utiliser n’importe quel outil de StarCoder, y compris le Playground ou le Chatbot, pour écrire du code efficace. Voici comment vous pouvez utiliser StarCoder pour écrire de meilleurs programmes.
1. Complétion du code
StarCoder, grâce à l’utilisation de l’interface StarCoder Playground, peut parcourir et compléter vos programmes ou découvrir des parties manquantes de votre programme en se basant sur le contexte du code écrit jusqu’à présent. Pour utiliser le terrain de jeu de StarCoder, écrivez votre code incomplet dans l’invite de code.
Par exemple :
StarCoder propose une méthode de tableau JavaScript pour compléter le code demandé lorsque vous cliquez sur le bouton Générer bouton présentant la fonctionnalité de complétion de code.
2. Génération de code à partir d’invites en langage naturel
StarCoder n’est pas un modèle d’instruction capable de comprendre des messages en langage naturel, tels que « Créer une fonction qui trouve les nombres premiers entre 1 et 100« . Cependant, vous pouvez utiliser le Chatbot (assistant technique) de StarCoder pour saisir des instructions et utiliser StarCoder comme modèle d’instruction, comme le montre l’image ci-dessous :
Cette image montre l’assistant technique de StarCoder à qui l’on demande d’écrire une fonction Python qui trouve la somme des nombres premiers entre un et cent.
De même, vous pouvez utiliser ce chatbot pour détecter les bogues dans la structure de votre code, ce que StarCoder fait en faisant passer le code en question par des milliers de programmes similaires issus des dépôts GitHub. Cela peut vous faire gagner du temps et des efforts dans le débogage de vos codes.
En plus des fonctionnalités énumérées ci-dessus, le LLM de StarCoder offre d’autres capacités. Il s’agit notamment d’une extension de code Visual Studio qui permet de compléter le code, ce qui contribue à accroître votre productivité lors du développement de logiciels.
Limites actuelles de StarCoder LLM
Bien que le StarCoder LLM soit un outil d’IA (Intelligence Artificielle) impressionnant, il présente certaines limites. L’une des principales est sa dépendance vis-à-vis des données d’apprentissage. La qualité et la quantité des données d’entraînement limitent les performances du StarCoder LLM.
De plus, lorsque vous utilisez le LLM pour générer ou compléter du code, vous pouvez rencontrer des cas où le retour d’information de StarCoder pourrait être plus précis. En outre, StarCoder éprouve des difficultés à traiter de grandes quantités de données qui lui sont transmises par l’un de ses canaux, tels que son Playground et son chatbot. Espérons que BigCode apportera des améliorations à ces limitations.
Les LLM ne sont pas si compliqués que cela
StarCoder n’est qu’un exemple de plus d’un LLM qui prouve la capacité de transformation de l’IA. Les LLM continuent de modifier la manière dont certains processus sont exécutés dans le domaine de l’ingénierie et de la science.
Les LLM ne sont pas aussi compliqués qu’ils en ont l’air. Ils utilisent l’apprentissage en profondeur pour analyser les données et comprendre la grammaire, la syntaxe et le contexte afin de créer des réponses. Comprendre ce que sont les LLM et comment vous pouvez les utiliser peut vous aider à exploiter leur potentiel.
