Повышение обоснования исполнения кода с помощью искусственного интеллекта
Понимание и анализ исполнения программ критичны для разработчиков, особенно во время отладки и исправления кода. Традиционно разработчики ментально моделируют исполнение кода или используют инструменты отладки для выявления и устранения ошибок. Однако большие языковые модели (LLM), обученные на коде, испытывают трудности в понимании более глубоких, семантических аспектов исполнения программ за пределами поверхностного текстового представления кода, что сказывается на их производительности в сложных задачах инженерии программного обеспечения.
Практические решения и ценность
Исследования, основанные на искусственном интеллекте в области разработки программного обеспечения, представили фреймворки и модели, сосредоточенные на улучшении обоснования исполнения кода. Значимыми примерами являются CrossBeam, использующий состояния исполнения в моделях последовательности-к-последовательности, и специализированные нейронные архитектуры, такие как графовые нейронные сети c вниманием к указателю инструкций. Эти подходы открывают путь к продвинутому анализу кода, сосредотачиваясь как на процессе, так и на динамических состояниях исполнения в программируемых средах.
Исследователи предложили NExT – новый подход, который обучает LLM интерпретировать и использовать следы исполнения, обеспечивая более тонкий анализ поведения программы во время выполнения. Внедряя следы исполнения в виде встроенных комментариев, NExT позволяет моделям получить доступ к ключевым контекстам, часто игнорируемым в традиционных методах обучения, что делает сгенерированные обоснования для исправлений кода более точными и основанными на реальном исполнении кода.
Методология NExT использует цикл самообучения для улучшения способности модели генерировать обоснования, основанные на исполнении. Синтезируя следы исполнения с предложенными исправлениями кода в наборе данных и используя модель PaLM 2 от Google, метод оценивает производительность в задачах, таких как исправление программ, значительно улучшая точность модели с повторяющимися итерациями. Этот подход сосредоточен на практических улучшениях в программных способностях LLM без необходимости обширной ручной аннотации.
Существенные улучшения в задачах по исправлению программ демонстрируют эффективность NExT. Применение методологии NExT позволило модели PaLM 2 значительно увеличить уровень исправления на установленных бенчмарках, таких как Mbpp-R и HumanEval Fix-Plus, что указывает на улучшенную точность диагностики и исправления программных ошибок.
Влияние и трансформация
Методология NExT значительно расширяет возможности больших языковых моделей в понимании и исправлении кода за счет интеграции следов исполнения в их обучение. Этот подход заметно улучшил уровень исправлений и качество обоснований в сложных программируемых задачах, демонстрируя свой потенциал для трансформации практик разработки программного обеспечения.
AI Solutions for Business Transformation
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите возможность использования решений, таких как Naturalized Execution Tuning (NExT), для улучшения обоснования исполнения кода и автоматизации программирования. Искусственный интеллект может переосмыслить рабочие процессы, выявить возможности автоматизации и предоставить практические решения для процессов продаж и взаимодействия с клиентами, в конечном итоге трансформируя практики бизнеса.
Список полезных ссылок:
