Wenn Sie an einer Programmier-KI interessiert sind, müssen Sie StarCoder verwenden.
BigCode hat kürzlich ein neues künstlich intelligentes LLM (Large Language Model) namens StarCoder veröffentlicht, mit dem Ziel, Entwicklern dabei zu helfen, effizienten Code schneller zu schreiben. Hier erfahren Sie mehr über StarCoder, wie StarCoder funktioniert und wie Sie StarCoder nutzen können, um Ihre Programmierfähigkeiten zu verbessern.
Was ist StarCoder?
StarCoder ist ein LLM, das ausschließlich für Programmiersprachen entwickelt wurde und Programmierern dabei helfen soll, innerhalb kürzerer Zeit qualitativ hochwertigen und effizienten Code zu schreiben.
Es ist in Python geschrieben und für das Schreiben von über 80 Programmiersprachen trainiert, darunter Objekt orientierte Programmierung Sprachen wie C++, Python und Java und Verfahrensprogrammierung Sprachen wie Fortran und C.
Wie funktioniert StarCoder?
Der StarCoder LLM verwendet eine Multi-Query-Attention-Technik, die es StarCoder ermöglicht, den Inhalt des Codes zu verstehen und genaue Vorschläge zu generieren. Bei dieser Technik werden mehrere Abfragen gleichzeitig analysiert, um relevante Antworten bereitzustellen.
Der Trainingsprozess von StarCoder LLM umfasste das Sammeln und Kompilieren großer Datenmengen aus mehreren Programmiersprachen, die aus GitHub-Repositories stammen. Durch die Nutzung dieses vielfältigen Datensatzes kann StarCoder präzise und effiziente Codevorschläge generieren.
So verwenden Sie den StarCoder LLM
Der Einstieg in den StarCoder LLM ist einfach. Sie können alle Tools von StarCoder, einschließlich Playground oder Chatbot, nutzen, um effizienten Code zu schreiben. So können Sie StarCoder nutzen, um bessere Programme zu schreiben.
1. Code-Vervollständigung
StarCoder, durch die Verwendung von StarCoder Playground-Schnittstelle, kann Ihre Programme durchsuchen und vervollständigen oder fehlende Teile Ihres Programms entdecken, basierend auf dem Kontext des bisher geschriebenen Codes. Um den StarCoder Playground zu verwenden, schreiben Sie Ihren unvollständigen Code in die Code-Eingabeaufforderung.
Zum Beispiel:
StarCoder schlägt a vor JavaScript-Array-Methode um den Eingabeaufforderungscode zu vervollständigen, wenn Sie auf klicken Generieren Schaltfläche, die die Code-Vervollständigungsfunktion anzeigt.
2. Codegenerierung aus Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache
StarCoder ist kein Befehlsmodell, das in der Lage ist, Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache zu verstehen, z „Erstellen Sie eine Funktion, die Primzahlen zwischen 1 und 100 findet". Sie können es jedoch verwenden Chatbot von StarCoder (Technischer Assistent) um Anweisungen einzugeben und StarCoder als Anweisungsmodell zu verwenden, wie im Bild unten gezeigt:
Dieses Bild zeigt den technischen Assistenten von StarCoder, der gebeten wird, eine zu schreiben Python-Funktion Damit wird die Summe der Primzahlen zwischen eins und hundert ermittelt.
Ebenso können Sie diesen Chatbot verwenden, um Fehler in der Struktur Ihres Codes zu erkennen, was StarCoder tut, indem es den jeweiligen Code durch Tausende ähnlicher Programme aus GitHub-Repositories ausführt. Dadurch können Sie Zeit und Mühe beim Debuggen Ihrer Codes sparen.
Zusätzlich zu den oben aufgeführten Funktionen bietet der StarCoder LLM weitere Funktionen. Dazu gehört eine Visual Studio Code-Erweiterung, die Code-Vervollständigung ermöglicht und so Ihre Produktivität bei der Entwicklung von Software steigert.
Aktuelle Einschränkungen des StarCoder LLM
Obwohl der StarCoder LLM beeindruckend ist KI (Künstliche Intelligenz) Tool, es gibt jedoch einige Einschränkungen. Eine der Haupteinschränkungen ist die Abhängigkeit von Trainingsdaten. Qualität und Quantität der Trainingsdaten begrenzen die Leistung des StarCoder LLM.
Wenn Sie das LLM zur Codegenerierung oder -vervollständigung verwenden, kann es außerdem vorkommen, dass das Feedback von StarCoder genauer sein könnte. Darüber hinaus fällt es StarCoder schwer, große Datenmengen zu verarbeiten, die ihm über einen seiner Kanäle wie Playground und Chatbot zugeführt werden. Hoffentlich wird BigCode diese Einschränkungen beheben.
LLMs sind nicht so kompliziert
StarCoder ist nur ein weiteres Beispiel für ein LLM, das die Transformationsfähigkeit der KI beweist. LLMs verändern weiterhin die Art und Weise, wie bestimmte Prozesse im Bereich Ingenieurwesen und Wissenschaft durchgeführt werden.
LLMs sind nicht so kompliziert, wie sie scheinen. Sie nutzen Deep Learning, um Daten zu analysieren und ein Verständnis für Grammatik, Syntax und Kontext zu erlangen, um Antworten zu erstellen. Wenn Sie verstehen, was LLMs sind und wie Sie LLMs nutzen können, können Sie ihr Potenzial besser ausschöpfen.