BigCode vừa phát hành một mô hình LLM (Large Language Model) mới nhân tạo mang tên StarCoder với mục tiêu giúp các nhà phát triển viết code hiệu quả nhanh hơn. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về StarCoder, cách StarCoder hoạt động và cách bạn có thể sử dụng StarCoder để nâng cao khả năng viết code của mình.
StarCoder Là Gì?
StarCoder là một LLM được thiết kế đặc biệt cho các ngôn ngữ lập trình với mục đích hỗ trợ các lập trình viên viết code chất lượng và hiệu quả trong khoảng thời gian ngắn hơn.
Nó được viết bằng Python và được huấn luyện để viết hơn 80 ngôn ngữ lập trình, bao gồm các ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng như C, Python và Java và các ngôn ngữ lập trình hướng thủ tục như Fortran và C.
LLM StarCoder sử dụng một kỹ thuật Multi-Query Attention Technique cho phép StarCoder hiểu được nội dung của code và tạo ra các gợi ý chính xác. Kỹ thuật này bao gồm phân tích nhiều truy vấn đồng thời để cung cấp các phản hồi liên quan.
Quá trình huấn luyện của LLM StarCoder bao gồm việc thu thập và biên soạn lượng lớn dữ liệu từ nhiều ngôn ngữ lập trình được lấy từ các kho lưu trữ GitHub. Bằng cách tận dụng tập dữ liệu phong phú này, StarCoder có thể tạo ra các gợi ý code chính xác và hiệu quả.
Bắt đầu với LLM StarCoder rất dễ dàng. Bạn có thể tận dụng bất kỳ công cụ của StarCoder, bao gồm Playground hay Chatbot, để viết code hiệu quả. Đây là cách bạn có thể sử dụng StarCoder để viết các chương trình tốt hơn.
1. Hoàn Thành Code
StarCoder, thông qua giao diện Playground của StarCoder, có thể quét và hoàn thành các chương trình của bạn hoặc tìm kiếm các phần bị thiếu của chương trình dựa trên ngữ cảnh của code đã viết cho đến nay. Để sử dụng Playground của StarCoder, hãy viết chương trình chưa hoàn chỉnh vào khung code.
Ví dụ:
- StarCoder đề xuất một phương thức mảng JavaScript để hoàn thành code được nhắc đến khi bạn nhấp vào nút Generate để thể hiện tính năng hoàn thành code.
2. Tạo Code Từ Các Yêu Cầu Ngôn Ngữ Tự Nhiên
- StarCoder không phải là một mô hình chỉ thị có khả năng hiểu các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn như "Tạo một hàm tìm số nguyên tố giữa 1 và 100". Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng Trợ Lý Kỹ Thuật (Tech Assistant) của StarCoder để nhập các hướng dẫn và sử dụng StarCoder như một mô hình chỉ thị, như được thể hiện trong hình ảnh dưới đây:
- Hình ảnh này mô tả trợ lý kỹ thuật của StarCoder được yêu cầu viết một hàm Python tìm tổng số nguyên tố giữa một và trăm.
Tương tự, bạn có thể sử dụng trợ lý này để phát hiện lỗi trong cấu trúc code của bạn mà StarCoder thực hiện bằng cách chạy code cụ thể thông qua hàng nghìn chương trình tương tự từ các kho lưu trữ GitHub. Điều đó có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc khắc phục lỗi code của mình.
Ngoài các tính năng đã liệt kê ở trên, LLM StarCoder còn cung cấp nhiều khả năng khác. Điều này bao gồm một Phần Mở Rộng Visual Studio Code cung cấp tính năng hoàn thành code, giúp tăng năng suất trong quá trình phát triển phần mềm.
Mặc dù StarCoder LLM là một công cụ AI (Trí tuệ nhân tạo) ấn tượng, nhưng nó vẫn có một số giới hạn. Một trong những giới hạn chính là sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện. Chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện giới hạn hiệu suất của StarCoder LLM.
Ngoài ra, khi sử dụng LLM để tạo mã hoặc hoàn thành, bạn có thể gặp các trường hợp mà phản hồi của StarCoder có thể chính xác hơn. Bên cạnh đó, StarCoder gặp khó khăn trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn được thông qua bất kỳ kênh nào như Playground của nó và chatbot của nó. Hy vọng, BigCode sẽ cải thiện những giới hạn này.
StarCoder chỉ là một ví dụ khác về một LLM chứng minh khả năng chuyển hóa của AI. LLMs tiếp tục thay đổi cách thực hiện một số quy trình trong lĩnh vực kỹ thuật và khoa học.
LLMs không phức tạp như vẻ bề ngoài của chúng. Chúng sử dụng học sâu để phân tích dữ liệu và giành được sự hiểu biết về ngữ pháp, cú pháp và ngữ cảnh để tạo ra phản hồi. Hiểu những gì LLM là và cách bạn có thể sử dụng LLM có thể giúp bạn khai thác tiềm năng của chúng.
