Jika Anda tertarik dengan AI pemrograman, Anda harus mulai menggunakan StarCoder.
BigCode baru-baru ini merilis LLM (Large Language Model) kecerdasan artifisial baru bernama StarCoder dengan tujuan membantu pengembang menulis kode yang efisien lebih cepat. Di sini, Anda akan belajar tentang StarCoder, cara kerja StarCoder, dan cara memanfaatkan StarCoder untuk meningkatkan kecakapan pengkodean Anda.
Apa itu StarCoder?
StarCoder adalah LLM yang dirancang semata-mata untuk bahasa pemrograman dengan tujuan membantu pemrogram dalam menulis kode yang berkualitas dan efisien dalam kerangka waktu yang lebih singkat.
Itu ditulis dalam Python dan dilatih untuk menulis lebih dari 80 bahasa pemrograman, termasuk pemrograman berorientasi objek bahasa seperti C++, Python, dan Java dan pemrograman prosedural bahasa seperti Fortran dan C.
Bagaimana Cara Kerja StarCoder?
StarCoder LLM menggunakan Teknik Perhatian Multi-Permintaan yang memungkinkan StarCoder memahami konten kode dan menghasilkan saran yang akurat. Teknik ini melibatkan analisis beberapa pertanyaan secara bersamaan untuk memberikan tanggapan yang relevan.
Proses pelatihan StarCoder LLM melibatkan pengumpulan dan kompilasi sejumlah besar data dari berbagai bahasa pemrograman yang bersumber dari repositori GitHub. Dengan memanfaatkan kumpulan data yang beragam ini, StarCoder dapat menghasilkan saran kode yang tepat dan efisien.
Cara Menggunakan StarCoder LLM
Memulai dengan StarCoder LLM itu mudah. Anda dapat memanfaatkan salah satu alat StarCoder, termasuk Playground atau Chatbot, untuk menulis kode yang efisien. Inilah cara Anda memanfaatkan StarCoder untuk menulis program yang lebih baik.
1. Penyelesaian Kode
StarCoder, melalui penggunaan Antarmuka Taman Bermain StarCoder, dapat mengikis dan menyelesaikan program Anda atau menemukan bagian yang hilang dari program Anda berdasarkan konteks kode yang ditulis sejauh ini. Untuk menggunakan StarCoder Playground, tuliskan kode Anda yang tidak lengkap ke prompt kode.
Misalnya:
StarCoder menyarankan a Metode larik JavaScript untuk menyelesaikan kode yang diminta saat Anda mengklik Menghasilkan tombol menampilkan fitur penyelesaian kode.
2. Pembuatan Kode dari Permintaan Bahasa Alami
StarCoder bukanlah model instruksi yang mampu memahami petunjuk bahasa alami, seperti "Buat fungsi yang menemukan bilangan prima antara 1 dan 100". Namun, Anda dapat menggunakan Chatbot StarCoder (Asisten Teknis) untuk menginput instruksi dan memanfaatkan StarCoder sebagai model instruksi, seperti terlihat pada gambar di bawah ini:
Gambar ini menggambarkan asisten teknis StarCoder diminta untuk menulis a Fungsi Python yang menemukan jumlah bilangan prima antara satu dan seratus.
Demikian pula, Anda dapat menggunakan chatbot ini untuk mendeteksi bug dalam struktur kode Anda yang dilakukan StarCoder dengan menjalankan kode tertentu melalui ribuan program serupa dari repositori GitHub. Ini dapat menghemat waktu dan tenaga Anda dalam men-debug kode Anda.
Selain fitur yang tercantum di atas, StarCoder LLM menawarkan lebih banyak kemampuan. Ini termasuk Ekstensi Kode Visual Studio yang menyediakan penyelesaian kode, membantu meningkatkan produktivitas Anda saat mengembangkan perangkat lunak.
Batasan Saat Ini dari StarCoder LLM
Meskipun StarCoder LLM sangat mengesankan AI (Kecerdasan Buatan) alat, itu memang memiliki beberapa keterbatasan. Salah satu batasan utama adalah ketergantungannya pada data pelatihan. Kualitas dan kuantitas data pelatihan membatasi kinerja StarCoder LLM.
Selain itu, saat menggunakan LLM untuk pembuatan atau penyelesaian kode, Anda mungkin menemukan contoh di mana umpan balik StarCoder bisa lebih akurat. Selain itu, StarCoder merasa kesulitan untuk memproses data dalam jumlah besar yang dimasukkan ke dalamnya melalui salah satu salurannya seperti Playground dan chatbot-nya. Semoga BigCode akan melakukan perbaikan pada batasan ini.
LLM Tidak Rumit
StarCoder hanyalah contoh lain dari LLM yang membuktikan kapasitas transformatif AI. LLM terus mengubah cara proses tertentu di bidang teknik dan sains dilakukan.
LLM tidak serumit kelihatannya. Mereka memanfaatkan pembelajaran mendalam untuk menganalisis data dan mendapatkan pemahaman tentang tata bahasa, sintaksis, dan konteks untuk membuat respons. Memahami apa itu LLM dan bagaimana Anda dapat memanfaatkan LLM dapat membantu Anda memanfaatkan potensinya.
