AI-tools voor het genereren van code

De basismogelijkheden van generatieve AI voor het genereren van code, bespreken de sterke punten en beperkingen van tekstgenererende tools voor het genereren van code, en leggen de belangrijkste mogelijkheden van gemeenschappelijke modellen en tools voor het genereren van code uit. Generatieve AI-modelmodellen en tools voor het genereren van code kunnen code genereren op basis van invoer in natuurlijke taal. Op basis van deep learning en natuurlijke taalverwerking, of NLP, begrijpen deze modellen de context en produceren ze contextueel geschikte code.

Mogelijkheden van codegeneratie

Codegeneratoren kunnen een nieuw codefragment of een programma genereren op basis van een tekstprompt. Ze kunnen coderegels voorspellen om een gedeeltelijk codefragment te voltooien. Ze kunnen ook geoptimaliseerde versies van bestaande code produceren. Verder kunnen deze codegeneratoren code van de ene programmeertaal naar de andere converteren. Ze kunnen ook samenvattingen en opmerkingen genereren voor code om de documentatie te verbeteren. Codegeneratoren kunnen ook een complete programmeeroplossing aanbevelen. Beschrijf een probleem dat u probeert op te lossen, en codegeneratoren zullen algoritmen, gegevensstructuren en de juiste programmeerbenaderingen voorstellen.

Coderen via ChatGPT

Laten we eens kijken naar de mogelijkheden van GPT voor het genereren van code. OpenAI's GPT blinkt uit in het genereren van mensachtige tekst en demonstreert indrukwekkende mogelijkheden bij het maken van code. Hier is een voorbeeld van het genereren van eenvoudige Python-code via ChatGPT, een tool gebaseerd op GPT. Wanneer u een tekstprompt invoert, "schrijf een Python-code om een bericht te genereren om een persoon te begroeten." ChatGPT genereert er de Python-code voor. Interessant is dat het ook richtlijnen geeft over hoe deze code moet worden uitgevoerd. Voor het genereren van code is het belangrijk dat u een duidelijke prompt geeft, de programmeertaal specificeert en andere relevante vereisten en beperkingen opgeeft. Om te laten zien hoe GPT helpt bij het debuggen van code, voert u een onjuiste code in als tekstprompt in ChatGPT. Een onjuiste code en tekst worden gevraagd om te chatGPT. ChatGPT geeft de juiste code en uitleg over de aangebrachte correcties. GPT maakt het ook mogelijk om code van de ene programmeertaal naar de andere te vertalen. Het kan ook codedocumentatie en opmerkingen genereren om de leesbaarheid te verbeteren. Op GPT gebaseerde modellen en tools zijn geëvolueerd om langere en nauwkeurigere codes te genereren. Dit maakt het mogelijk om deze modellen en tools voor codering te gebruiken om apps, websites en plug-ins te ontwikkelen. Bovendien maakt de evolutie van GPT het mogelijk om code te genereren uit afbeeldingen. U kunt bijvoorbeeld de afbeelding van een cursusoverzicht invoeren om code te genereren voor een volledig functionele app.

Coderen door bard

Google Bard biedt ook mogelijkheden voor het genereren en debuggen van codes in meer dan 20 programmeertalen.

ChatGPT en Bard zijn waardevolle hulpmiddelen voor het coderen van een nieuwe programmeertaal, omdat ze een stapsgewijze en gedetailleerde uitleg geven voor een beter begrip. ChatGPT en Bard blinken uit in het genereren van code met basislogica en programmeerconcepten. Het is echter mogelijk dat ze niet in staat zijn om vanaf het begin grote of complexe code te genereren. En hoewel deze tools programmeerconcepten en syntaxis begrijpen, begrijpen ze de semantiek misschien niet helemaal. Dus hoewel de gegenereerde code technisch nauwkeurig is, kan deze nog steeds niet werken zoals vereist. Het is belangrijk op te merken dat de kennis van deze modellen beperkt is tot de gegevens waarop ze zijn getraind. Een specifieke versie van GPT is mogelijk niet op de hoogte van programmeerframeworks en bibliotheken die na de training zijn vrijgegeven. Bijvoorbeeld, de kennis van GPT 3.5 Is beperkt tot september 2021. Dus als u een meer gedateerde codegenerator wilt, overweeg dan om modellen en tools te gebruiken die speciaal zijn ontworpen voor het genereren van code.

GitHub-copiloot

Het is een AI-codegenerator die code kan genereren op basis van verschillende programmeertalen en frameworks. GitHub Copilot wordt mogelijk gemaakt door OpenAI Codex, een generatief, vooraf getraind taalmodel. Het helpt ontwikkelaars bij het genereren van oplossingsgerichte code. Copilot is getraind op tekst in natuurlijke taal en broncode uit openbaar beschikbare bronnen, waaronder GitHub-repositories. Copilot kan als extensie worden geïntegreerd met populaire code-editors, zoals Visual Studio. Het kan codefragmenten produceren die voldoen aan best practices en industriestandaarden.

PolyCoder

Het is een open-source AI-codegenerator. Het is gebaseerd op GPT wanneer het is getraind op gegevens uit verschillende GitHub-repositories die zijn geschreven in 12 programmeertalen. Het is bijzonder nauwkeurig voor het schrijven van C-codes. PolyCoder biedt een uitgebreide bibliotheek met vooraf gedefinieerde sjablonen die kunnen worden gebruikt als blauwdrukken voor het genereren van code voor verschillende gebruiksscenario's. PolyCoder kan helpen bij het maken, beoordelen en verfijnen van codefragmenten die precies zijn afgestemd op de vereisten.

IBM Code Assistent

Verschillende codegeneratoren bieden specifieke functionaliteit en functies. Wanneer het echter de vereiste is om hybride cloudontwikkelaars in staat te stellen code te schrijven voor uiteenlopende behoeften, is IBM Watson Code Assistant een optie. Het is gebouwd op IBM watsonx.ai foundation-modellen voor ontwikkelaars van elk vaardigheidsniveau. U kunt Watson Code Assistant integreren met een code-editor. Het stelt ontwikkelaars in staat om code nauwkeurig en efficiënt te schrijven met realtime aanbevelingen, functies voor automatisch aanvullen en hulp bij het herstructureren van code. Bovendien kunt u code of projectbestanden invoeren in Watson Code Assistant voor analyse. Het identificeert patronen, stelt verbeteringen voor en genereert codefragmenten of sjablonen. Ontwikkelaars kunnen deze gegenereerde code aanpassen aan specifieke projectbehoeften.

Andere codegeneratoren

Er zijn veel andere AI-gestuurde codegeneratoren en code-assistenttools beschikbaar om ontwikkelaars te helpen sneller nauwkeurige code te schrijven. Amazon CodeWhisperer kan worden geïntegreerd met code-editors en biedt realtime code-aanbevelingen. Tabnine kan nuttig zijn voor nauwkeurige code-aanvullingen. Replit is een platform dat een interactieve ruimte biedt voor gebruikers om te coderen, te leren en samen te werken.

Met mogelijkheden voor automatisch schrijven en optimaliseren van code helpen op AI gebaseerde codegeneratoren ontwikkelaars hun productiviteit en kwaliteit van code te verhogen. Ze maken rapid prototyping mogelijk om ontwerpideeën te herhalen. Deze tools helpen ook bij platformonafhankelijke compatibiliteit en migratie door meertalige codevertaling mogelijk te maken. Op AI gebaseerde codegeneratoren volgen consistente patronen en coderingsstandaarden. Ze kunnen refactoringpatronen voorstellen om te voldoen aan best practices. Deze tools moeten echter met de nodige voorzichtigheid worden gebruikt om ervoor te zorgen dat de door AI gegenereerde code niet tot ethische problemen leidt. Bijvoorbeeld beveiligingskwetsbaarheden, aangezien deze tools kunnen worden gebruikt voor het genereren van kwaadaardige gegevens of gegevensvooroordelen op basis van training.

Omtrek

In dit artikel heb je geleerd dat generatieve AI-gebaseerde modellen en tools nieuwe code kunnen genereren op basis van tekst- en afbeeldingsprompts, bestaande code kunnen optimaliseren en oplossingsgerichte code kunnen produceren. ChatGPT en Bard zijn handig voor het eenvoudig genereren van code, debuggen en leren programmeren. Prominente codegeneratoren zoals GitHub Copilot, PolyCoder en IBM Watson Code Assistant bieden gevarieerde functies, zoals realtime aanbevelingen, codeherstructurering en oplossingssjablonen. Over het algemeen verbeteren codegeneratoren de productiviteit, versnellen ze ontwikkelingscycli, bevorderen ze best practices voor codering en bevorderen ze consistente coderingsstandaarden.

Onderwezen door: Rav Ahuja, Global Program Director

IBM Skills Netwerk