ИИ-стартап Hugging Face и разработчик ServiceNow выложили в открытый доступ модель для бесплатной генерации кода Статьи редакции
StarCoder — это альтернатива сервисам вроде Copilot, который компания GitHub выпустила как «напарника программистов», пишет TechCrunch.
- Использовать модель StarCoder с 15 млрд параметров можно бесплатно — в том числе для корпоративных задач, без необходимости отчислять роялти. Её обучали на более чем 80 языках программирования, а также текстах и документации из репозиториев GitHub.
- StarCoder совместим с редактором кода Visual Studio Code от Microsoft и, как и чат-бот ChatGPT, может отвечать на вопросы о программировании и выполнять базовые запросы — к примеру, «сгенерируй UI приложения», выяснило TechCrunch. По словам одного из инженеров Hugging Face, продукт «не уступает, а порой и превосходит модель OpenAI, которую использовали для первых версий Copilot».
- StarCoder вышла под лицензией OpenRAIL-M: она даёт свободный доступ к коду, разрешает использовать его в своих целях и распространять «ИИ-деривативы», но с соблюдением правил. Так, например, пользователи должны обязаться не применять модель для генерации «вредоносного кода». Будут ли разработчики выполнять требования, «покажет время», пишет TechCrunch. По его словам, с технической стороны ничто не мешает им пренебречь правилами.
- Hugging Face и ServiceNow предупредили, что StarCoder может выдавать «неточный, оскорбительный и сбивающий с толку контент» и, в отличие от Copilot, не может похвастаться изобилием функций. Но доработать модель теперь поможет сообщество. Автор канала addmeto Григорий Бакунов отметил, что на его тестовых примерах StarCoder показала себя хуже, чем Copilot, но код при этом получился «работоспособным».
23K
показов
13K
открытий
1
репост
Проблема ChatGPT что он частенько на уверенных щах пишет код используя функции, которых нет в библиотеке.
Как будто мы с разным ChatGPT работали. Все норм он делает, если спрашивать более-менее корректно.
Но это правда, нравится или нет. После нескольких итераций у него начинает течь чердак и он теряет контекст, переименовывает функции, добавляет новые, а когда начинает сам себя исправлять в стиле «я дико извиняюсь» переписывает в полную ересь
Еще и любит несуществующие либы использовать
Попробуй перед каждым новым запросов добавлять:
Давай придерживаться от этой версии кода:
{твой код}
Следующий запрос.
Ему нельзя в итерации. Его всегда нужно держать в курсе.
Я просто начинаю новый диалог, но он все равно сбоит если логика чуть сложнее чем foo/bar/baz. Не умаляю достоинств инструмента, но чтобы утверждать что чатгпт заменит прогеров это нужно прям совсем не в теме быть.
Он не заменит, он не хило сократит штат.
Ну и как, много сгенерённого им кода использовали в своей работе? Я, например, задолбался проверять работоспособность сгенерённого кода для такой широкоосвещённой вещи, как WebAuthn API.
Это JavaScript - входит в тройку-пятёрку самых распространённых языков. Сам API описан подробно и уже давно - т.е., явно есть в той выборке, на которой обучали ИИ. ChatGPT мне подробно объяснил, как работает веб-аутентификация и что нужно сделать, чтобы публичный ключ пользователя сохранить в базе на сервере, а затем использовать для аутентификации. Но вот код, который он генерировал просто тупо не работал в совокупности.
ИИ отлично справляется с генерацией кода на одну функцию. Может нагенерить кода по шаблонам - типа CRUD. А вот взять и сделать веб-аутентификацию, размазанную по фронту и бэку, оказался неспособен. Вполне допускаю, что дело тут в моём неумении задавать ИИ более-менее корректные вопросы. Поэтому и спросил - много ли нагенерённого ИИ кода вы вставили в конечный результат своей работы?
кстати так возможно и есть, я тоже пытался по паре своих задач сделать, по сути надо было просто корректный конфиг собрать для словаря Amazon transcribe, потом пошел на реддиты поспрашивать что я делаю не так, и мне поскидывали варианты где в теории за несколько промптов скормив немало инфы, обьяснив формат, можно +- добиться какого-то результата, но по сути я тоже самое быстрее сделал сам, и с промптами и контекстом еще надо гадать, и результат в итоге все равно править.
Я вижу будущее чатгпт как какого-то персонального помощника, улучшенного гугла(по крайней мере когда инфа будет более достоверна), с возможностью решения может рутинных задач, по сути тот же текст можно форматировать с очень сложными условиями для которых в текстовом редакторе надо будет regex долго писать.