Штучний інтелект (ШІ) все частіше впроваджується у сферу розробки програмного забезпечення, що приводить до значного збільшення продуктивності та оптимізації робочих процесів для розробників. Інструменти перетворення тексту на код, такі як IBM Codenet, GitHub CoPilot, Code Whisperer від Amazon, StarCoder від ServiceNow та Hugging Face, революціонізують спосіб написання та перевірки коду.
Використовуючи ці моделі ШІ, розробники можуть генерувати код зі спрощених текстових запитів на 55% швидше, ніж традиційні методи. Ці інструменти також надають можливість перевірки якості коду та його рецензування на різних мовах програмування, включаючи C++, Java, Go, Python, COBOL, Pascal та Fortran. Потенціал цих інструментів викликав величезний інтерес у розробницькій спільноті.
Збільшення інтересу до інструментів текст-на-код на основі штучного інтелекту
За даними Google Trends, пошукові запити щодо GitHub CoPilot збільшилися вдесятеро за останній рік. GitHub, найбільша світова платформа для розробників програмного забезпечення, бачить значне поширення CoPilot, з більш ніж 1,3 мільйонами платних абонентів з 50 000 організацій по всьому світу. Також ці інструменти прийняли великі індійські ІТ-гіганти, такі як Tata Consultancy Services (TCS), Infosys та HCLTech.
ServiceNow повідомив про зростання продуктивності розробників на 52% завдяки використанню їхньої моделі текст-на-код. Суміт Матур, віце-президент та директор із технологій та бізнесу в ServiceNow India, пояснює, як генеративний ШІ на платформі Now перетворює текст на високоякісні пропозиції коду, а іноді навіть на повний код. Цей код може бути прорецензований, відредагований та впроваджений, підвищуючи ефективність розробки.
CoPilot від GitHub, розроблений з використанням великої мовної моделі Codex (LLM) від OpenAI, доступний за підпискою, ціна якої починається з $10 на місяць для фізичних осіб та $19 для підприємств. Маріо Родрігес, віце-президент з продуктового менеджменту в GitHub, підкреслює, що CoPilot перетворює робочі процеси розробників, дозволяючи їм написати до 60% свого коду на популярних мовах, таких як Java. Він вважає, що ця цифра може досягти 80% протягом наступних п’яти років.
Окрім збільшення швидкості та продуктивності, інструменти текст-на-код на основі ШІ також допомагають зберегати психічну енергію та зменшують репетитивність ручних завдань. Цю інновацію ще більше підкреслює Devika, перший індійський ШІ-інженер. Девіка – це віртуальний асистент, здатний розуміти інструкції людини, генерувати програмний код та навіть виправляти помилки. Цей проект з відкритим вихідним кодом спрямований на конкуренцію з Devin, запущеним Cognition Labs у Сполучених Штатах.
### ЧаП Запитання
**П: Що таке інструменти текст-на-код на основі ШІ?**
Інструменти текст-на-код на основі штучного інтелекту – це програмні додатки, які використовують генеративний штучний інтелект для перетворення простих текстових запитів на код. Ці інструменти можуть збільшити продуктивність розробників, генеруючи код швидше та пропонуючи перевірки якості та рецензування коду на різних мовах програмування.
**П: Як працюють інструменти текст-на-код на основі ШІ?**
Інструменти текст-на-код на основі штучного інтелекту використовують великі мовні моделі для аналізу та розуміння текстових запитів, наданих розробниками. На основі цього розуміння інструменти генерують код, який відповідає задуманій функціональності. Ці інструменти постійно вивчають та поліпшуються завдяки алгоритмам машинного навчання.
**П: Чи замінюють інструменти текст-на-код на основі ШІ людських розробників?**
Ні, інструменти текст-на-код на основі штучного інтелекту не замінюють людських розробників. Натомість вони виступають як цінні помічники, допомагаючи розробникам швидше та ефективніше писати код. Ці інструменти підвищують продуктивність та оптимізують процес написання коду, дозволяючи розробникам фокусуватися на задачах вищого рівня.
**П: Чи є які-небудь недоліки у використанні інструментів текст-на-код на основі ШІ?**
Хоча інструменти текст-на-код на основі штучного інтелекту пропонують численні переваги, слід враховувати потенційні недоліки. Якщо не виконати запит належним чином,
The source of the article is from the blog macnifico.pt