5 strumenti di intelligenza artificiale in grado di generare codice per aiutare i programmatori

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Ai Coding
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Uno dei più recenti progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è l’emergere di grandi modelli linguistici (LLMs) costruiti utilizzando vasti dataset con enormi quantità di dati. Ci sono disponibili diversi LLM, come BERT di Google e GPT-2 e GPT-3 di OpenAI. Questi modelli sono stati utilizzati per generare un’ampia gamma di applicazioni in linguaggio naturale, da semplici saggi a complessi documenti tecnici e modelli finanziari.

Questi modelli linguistici di grandi dimensioni hanno rivoluzionato il mondo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) fornendo capacità senza precedenti di comprensione e risposta al linguaggio umano.

I LLM sono in grado di comprendere concetti complessi, identificare modelli nel testo e utilizzare il linguaggio naturale per generare nuovi contenuti. Sfruttando questi modelli all’avanguardia, gli sviluppatori possono creare applicazioni con funzionalità NLP più sofisticate, come il riassunto automatico, la risposta alle domande e la creazione di immagini e persino generare codice funzionante.

Le startup che si occupano di AI, come OpenAI, Hugging Face, Cohere e AI21 Labs, si sono spinte oltre i confini dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) addestrando modelli con miliardi di parametri. Così facendo, stanno creando potenti generatori di codice basati sull’intelligenza artificiale in grado di generare codice di alta qualità.

Questi generatori di codice basati sull’intelligenza artificiale possono aiutare a ridurre i tempi di sviluppo, automatizzare le attività di coding e aiutare gli sviluppatori a produrre codice di migliore qualità.

In questo articolo vedremo i 5 migliori generatori di codice basati sull’intelligenza artificiale e sui modelli linguistici di grandi dimensioni in grado di generare codice di alta qualità:

1. OpenAI Codex

OpenAI è una piattaforma di sviluppo open source che mira a fornire agli sviluppatori di tutto il mondo gli strumenti e le conoscenze necessarie per creare intelligenza artificiale (IA) efficace, affidabile e responsabile.

La piattaforma offre diversi strumenti “codex” – come librerie, modelli pre-addestrati e altro ancora – che aiutano gli sviluppatori a costruire, testare e distribuire AI affidabili.

OpenAI Codex è il modello basato su GPT-3 che alimenta GitHub Copilot, uno strumento di GitHub che consente di generare codice all’interno degli ambienti di sviluppo tradizionali, tra cui VS Code, Neovim, JetBrains e persino nel cloud con GitHub Codespaces.

Sostiene di poter scrivere codice in almeno una dozzina di linguaggi, tra cui JavaScript, Go, Perl, PHP, Ruby, Swift e TypeScript, e persino BASH. Il modello viene addestrato su miliardi di linee di codice disponibili nel pubblico dominio, come i repository di GitHub.

OpenAI ha reso disponibile il modello attraverso una beta privata per gli sviluppatori e le aziende di piattaforme per costruire strumenti e integrazioni.

2. TabNine

TabNine non è un generatore di codice end-to-end, ma alimenta le funzioni di completamento automatico degli ambienti di sviluppo integrato (IDE). Sviluppato in Rust da Jacob Jackson quando era uno studente dell’Università di Waterloo, Tabnine si è evoluto in un vero e proprio strumento di completamento del codice basato sull’intelligenza artificiale.

I programmatori possono facilmente installare TabNine come componente aggiuntivo del loro editor preferito, consentendo così all’intelligenza artificiale di offrire suggerimenti utili e stringhe complete in piccoli lassi di tempo. Pensate alla funzione Smart Compose di Gmail, ma progettata appositamente per i linguaggi di programmazione! Questo strumento innovativo renderà la codifica molto più semplice e veloce che mai.

TabNine
Dashboard TabNine

Tabnine supporta oltre 20 lingue e 15 editor, compresi IDE popolari come VS Code, IntelliJ, Android Studio e persino Vim. È disponibile al prezzo di 432 dollari all’anno per un team di 3 sviluppatori.

3. CodeT5

CodeT5 è un modello di linguaggio di programmazione open source costruito dai ricercatori di SalesForce. Si basa sul framework T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) di Google.

Per addestrare CodeT5, il team ha reperito oltre 8,35 milioni di istanze di codice, compresi i commenti degli utenti, da repository GitHub pubblicamente accessibili.

La maggior parte di questi set di dati è stata ricavata dal set di dati CodeSearchNet, che comprende Ruby, JavaScript, Go, Python, PHP, C e C#, oltre a due set di dati C e C# provenienti da BigQuery.

CodeT5 può potenzialmente portare tre funzionalità alla programmazione software:

  • Generazione da testo a codice: generare codice in base alla descrizione in linguaggio naturale.
  • Autocompletamento del codice: completare l’intera funzione del codice dato il nome della funzione di destinazione.
  • Riassunto del codice: generare il riassunto di una funzione nella descrizione in linguaggio naturale.

4. Polycoder

Polycoder è un’alternativa open source al Codex di OpenAI. Sviluppato dai ricercatori della Carnegie Mellon University, il modello si basa sul GPT-2 di OpenAI, addestrato su una base di codice di 249 GB scritta in 12 linguaggi di programmazione. Secondo gli autori di PolyCoder, il programma è in grado di scrivere C con una precisione maggiore rispetto a qualsiasi altro modello, incluso Codex.

Mentre la maggior parte dei generatori di codice non sono open source, Polycoder è uno dei primi modelli di generazione di codice open source.

5. Cogram

Cogram, una startup berlinese di Y-Combinator, è uno strumento di generazione di codice rivolto a data scientist e programmatori Python che utilizzano query SQL e Jupyter Notebook. I data scientist possono scrivere query in lingua inglese che lo strumento traduce in query SQL complesse con join e raggruppamenti. Supporta SQLite, PostgreSQL, MySQL e Amazon Redshift.

Cogram
Cogram

CogramCOGRAM

Gli sviluppatori Python e Julia possono integrare Cogram con Jupyter Notebook per generare automaticamente codice. Lo strumento è in grado di generare codice contestuale per un compito specifico in base ai commenti. Gli scienziati dei dati possono anche generare visualizzazioni basate su moduli Python tradizionali come Matplotlib, Plotly o Seaborn.

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