4 нейросети для написания кода 👨🏽 💻🖥

Когда возникает необходимость писать код, а все программисты заняты, можно обратиться к нейросетям. Они способны не только создать код, но и объяснить его работу, а также выявить ошибки. В этой статье мы рассмотрим четыре нейросети для программирования, объясним их ключевые различия и дадим рекомендации по эффективному использованию в работе.

Как нейросети учатся писать код🤖

Обучение нейросетей для работы с кодом основано на обработке обширных массивов данных, объем которых может достигать миллиарда строк. Это необходимо для того, чтобы нейросеть освоила многообразие синтаксических конструкций, стилистических особенностей и практик программирования.

Источники данных для обучения включают открытые репозитории кода (например, GitHub), учебные материалы, документацию к библиотекам и фреймворкам, а также, при наличии соответствующих разрешений, код корпоративных проектов.

🐱‍💻Предварительная обработка данных играет важную роль в процессе обучения. Из исходного массива удаляются дубликаты и ошибки, производится классификация данных. Это позволяет создать "чистый" обучающий набор, на основе которого алгоритмы нейросети выявляют закономерности и шаблоны в коде. Таким образом, нейросеть обучается распознавать синтаксис, структуры и логику программирования, чтобы впоследствии генерировать код самостоятельно.

Тестирование и корректировка являются неотъемлемой частью процесса обучения. Нейросеть проверяется на данных, которые не использовались в процессе обучения. Если выявляются ошибки, модель корректируется и обучается заново. Этот цикл повторяется до тех пор, пока качество работы нейросети не достигнет требуемого уровня.

Генерация кода происходит следующим образом: нейросеть анализирует запрос пользователя, учитывает контекст и предлагает вариант кода, который, по ее мнению, решает поставленную задачу. Ответ формируется на основе базы знаний, полученной в процессе обучения. Нейросеть может предложить различные варианты решения, например, завершение строки кода, предложение функции или целого класса, исправление ошибок.

🛰Топ-4 лучших нейросетей для написания кода

1 GitHub Copilot — нейросеть для создания кода, основанная на технологии OpenAI Codex. Помогает писать код на основе контекста и комментариев. Это первый ИИ, который начал «забирать работу у программистов». Сейчас GitHub Copilot — самая популярная система для кодинга.

Что умеет:

Дополняет и генерирует код с учетом контекста программы.

Делает рефакторинг, то есть улучшает текущий код, и предлагает способы оптимизации.

Создает документацию.

Предлагает решения задач на основе контекста из комментариев.

Обучает новому языку программирования.

GitHub Copilot интегрируется со средой разработки и поддерживает решения Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и IDE от JetBrains. Чтобы использовать нейросеть, выберите подходящую среду и создайте свой текстовый запрос.ИИ пишет и оптимизирует код, а еще может перевести его с одного языка на другой и предложить дополнения, если видит пробелы или возможные ошибки.https://github.com/features/copilot

➕Плюсы:

Точно генерирует код.

Умеет переводить код с одного языка на другой, пишет SQL-запросы.

➖Минусы:

Для комфортной работы нужна платная подписка.

Иногда создает сложные конструкции — их можно упростить при ручной проверке.

2Codeium — бесплатный инструмент от разработчиков из Калифорнии. Поддерживает более 70 языков программирования.

Что умеет:

Дополняет код с помощью анализа контекста.

Создает новые элементы кода.

Исправляет ошибки и оптимизирует код.

Генерирует шаблоны.

Помогает в разработке документации.

Бесплатную нейросеть для написания кода Codeium используют на сайте или с помощью интеграции в IDE — среду разработки и текстовые редакторы, например VSCode и IntelliJ. Чтобы использовать нейросеть на сайте, напишите запрос на английском или вставьте в редактор готовый код, в котором нужно найти ошибку.https://codeium.com/

У Codeium есть бесплатный план с ограниченными функциями — автодополнение кода, комментарии и подсказки, интеграция и создание документации.

➕Плюсы:

Не усложняет код, а выдает самый простой и рабочий вариант.

Хорошо работает с Python и Kotlin.

Дополняет код и исправляет ошибки в реальном времени.

➖Минусы:

Долго обрабатывает большие задачи и дает слишком сложные варианты решения.

Есть неточности в генерациях.

Иногда нейросеть отказывается генерировать код.

3Tabnine — AI-инструмент для автодополнения кода с интеграцией в различные IDE. Программа подходит для командной работы в компании, где уже есть готовая база для обучения. Если такой базы нет, то ИИ использует базы GitHub. Поддерживает C#, C, Python, PHP, Ruby, Kotlin.

Что умеет:

Дополняет код по контексту.

Исправляет синтаксис.

Создает документацию.

Работает на конкретном хранилище данных.

В бесплатной версии получится только доработать код с помощью ИИ и интегрировать программу с IDE. В платном тарифе есть более интересные функции: полное и частное развертывание на SaaS, персонализация кодовой базы и рекомендации кода, составленные только с помощью лицензированной кодовой базы.https://www.tabnine.com/

➕Плюсы:

Данные хорошо защищены благодаря развертыванию системы в своей инфраструктуре.

Обучается на вашей базе.

Поддерживает популярные языки C#, C, Python, PHP, Ruby, Kotlin.

➖Минусы:

Нужна дополнительная ручная проверка.

Не совсем понятная техническая база.

Комментарии доступны только в платной версии.

4ChatGPT — самая популярная нейросеть. Умеет не только писать текст и создавать изображения, но и генерировать код. ChatGPT также может сделать промпт, по которому он будет написан.

Что умеет:

Генерирует код на различных языках.

Помогает с отладкой, оптимизацией и поиском ошибок.

Объясняет суть языка и документацию к нему.

Как использовать. Чтобы начать, отправьте запрос в чате ChatGPT.

ChatGPT имеет бесплатный доступ с ограниченными функциями. Подписка на все функции с неограниченным количеством генераций — 20 долларов в месяц.https://openai.com/chatgpt/

➕Плюсы:

Быстро генерирует код.

Поддерживает более 40 языков программирования.

Умеет создавать документацию.

➖Минусы:

Нет интеграции с профессиональными базами данных, обучается на открытых источниках.

Иногда выдает слишком сложные или, наоборот, простые конструкции.

Важно понимать, что нейросети не являются панацеей в разработке программного обеспечения. Они могут генерировать код с ошибками и не способны полностью заменить разработчика.

Поэтому наличие базовых навыков программирования крайне важно для проверки результатов работы нейросети и выявления потенциальных ошибок.

Заказывайте внедрение ИИ у нас!🤍

Для заказа, писать:https://airpa.ru/

По всем вопросам писать: https://t.me/rpa_solutions

AIRPA - автоматизируем бизнес-процессы | Создаем и обучаем нейросети | Внедряем голосовых и чат-ботов | Создаем и настраиваем CRM-системы | Разрабатываем приложения iOS/Android | Создаем сайты

Отдел по работе с клиентами: https://t.me/rpa_solutions

группа в телеграмм: https://t.me/AI_RPA

#бизнес #нейросети #рекомендации #искусственныйинтеллект #инновации #gpt4 #gptchat #прогресс #chatgpt #chatgpt4 #openai #voicengine #ai #ии #искусственныйинтеллект #новоститехнологий #машинноеобучение #machinelearning #deeplearning #rpa_технологии #rpa