Инновации в разработке программного обеспечения с помощью ИПУ
Большие языковые модели (ИПУ) изменили подход к разработке программного обеспечения. Они могут:
- автоматизировать завершение кода;
- генерировать функциональный код на основе инструкций;
- вносить изменения для исправления ошибок и внедрения новых функций.
Проблемы оценки сгенерированного кода
Несмотря на их возможности, остаются важные вопросы, касающиеся оценки качества кода. Необходимо учитывать:
- правильность кода;
- эффективность;
- уязвимости в безопасности;
- соответствие лучшим практикам;
- предпочтения разработчиков.
Применение CODEFAVOR
Исследователи из Университета Илинойс и AWS AI Labs разработали систему CODEFAVOR, которая помогает обучать модели предпочтений кода:
- CODEFAVOR использует инновационный подход для предсказания предпочтений между парами кода;
- система включает две новые методы генерации синтетических данных;
- CODEPREFBENCH – обширная база данных для оценки моделей.
Достижения CODEFAVOR
CODEFAVOR улучшает производительность меньших моделей ИПУ до 28.8% по сравнению с их базовыми показателями.
Эта система значительно дешевле человеческой аннотации, предлагая высокое качество по низким затратам.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Для успешного внедрения ИИ следует:
- Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу;
- Определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить;
- Выбрать подходящее решение ИИ;
- Постепенно внедрять ИИ, начиная с небольших проектов;
- Расширять автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь с ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж на сайте Flycode.ru.
