Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Aké sú niektoré skutočné príklady automatizácie úloh kódovania pomocou LLM v Pythone


Aké sú niektoré skutočné príklady automatizácie úloh kódovania pomocou LLM v Pythone


Tu je niekoľko skutočných príkladov automatizácie úloh kódovania pomocou veľkých jazykových modelov (LLM) v Pythone:

1. Automatizácia volaní API: LLM možno použiť na generovanie kódu, ktorý interaguje s externými API. Môžete napríklad použiť OpenAI API a Python na generovanie kódu, ktorý zavolá počasie API a vytlačí aktuálnu teplotu v konkrétnom meste. Dá sa to urobiť vytvorením výzvy, ktorá navedie LLM tak, aby sa zameral na relevantné aspekty úlohy a vygeneroval potrebný kód[1].

2. Automatizácia generovania kódu: LLM možno použiť na generovanie kompletných softvérových systémov podľa požiadaviek vysokej úrovne. Môžete napríklad použiť LLM na generovanie všetkých požadovaných zdrojových súborov naraz a potom otestovať výsledný systém a spresniť ho na základe výsledkov testu. Tento prístup môže výrazne znížiť čas a úsilie potrebné na kódovacie úlohy[3].

3. Dolaďovanie LLM pre špecifické úlohy: Existujúci model LLM, ako je DistilBERT, môžete doladiť pomocou techník ako LoRA, aby ste ho špecializovali na konkrétne úlohy súvisiace s kódovaním, ako je generovanie kódu, sumarizácia kódu alebo klasifikácia kódu . To môže zvýšiť výkon a presnosť modelu pre špecifické úlohy[4].

4. Používanie LLM ako virtuálnych asistentov: LLM môžu fungovať ako inteligentní virtuálni asistenti, ktorí píšu kód. Môžete napríklad použiť OpenAI API a Python na generovanie kódu, ktorý interaguje s externými API, ako je napríklad volanie API počasia. LLM môže generovať opätovne použiteľné funkcie alebo objekty, ktoré možno integrovať do vašej kódovej základne[5].

5. Automatizované spresnenie kódu: LLM možno použiť na spresnenie generovaného kódu identifikáciou a riešením potenciálnych problémov, ako sú neimplementované funkcie alebo chýbajúce importné balíčky. Dá sa to dosiahnuť použitím LLM na spresnenie zdrojového kódu na základe výsledkov automatického testovania[3].

Tieto príklady demonštrujú, ako možno LLM integrovať do pracovných postupov Pythonu na automatizáciu rôznych úloh kódovania, od generovania kódu až po jeho vylepšovanie a testovanie. Využitím schopností LLM prostredníctvom starostlivého rýchleho inžinierstva a integrácie môžete výrazne zvýšiť svoju produktivitu ako vývojára Pythonu.

Citácie:
[1] https://towardsdatascience.com/prompt-engineering-llms-coding-chatgpt-artificial-intelligence-c16620503e4e?gi=54ae68d69ee0
[2] https://www.youtube.com/watch?v=EsCa_bO-MuY
[3] https://arxiv.org/html/2401.01062v1
[4] https://www.youtube.com/watch?v=eC6Hd1hFvos
[5] https://www.toptal.com/openai/create-your-own-ai-assistant