IBM je zagnal pobudo za podporo korporativnim programerjem z odprtokodno skupino generativnih modelov umetne inteligence. Ta korak naj bi poenostavil številne razvojne naloge in preoblikoval delovne postopke. Ti napredni modeli AI so bili usposobljeni na korpusu kode, napisane v izjemnih 116 različnih programskih jezikih.
Pomoč pri kodiranju z umetno inteligenco vstopa v korporativni razvoj
Z uporabo IBM-ovih modelov AI je odprt obširen nabor aplikacij, ki seže od agentov, usposobljenih za sestavljanje kode, do pametnih orodij, ki so sposobna diagnosticiranja in odpravljanja okvarjenih delov programske opreme. Poleg tega ti AI spremljevalci obetajo obsežne pridobitve produktivnosti, saj razvijalcem omogočajo avtomatsko ustvarjanje testov, dokumentacije in opravljanje ranljivostnih pregledov.
IBM-ova ključna AI orodja, opremljena za tolmačenje in manipulacijo programske kode, sodijo med najbolj učinkovite aplikacije AI. Pričakuje se, da se bo uspešnost razvijalcev s pomočjo kodiranja in avtonomnih predlogov kodnih odlomkov dvignila. Raziskovalno podjetje Gartner napoveduje, da bo v nekaj letih tri četrtine razvijalcev vključilo takšne pomočnike, podprte z AI, v svojo rutino.
Pomočnik za kodo IBM: Izkoriščanje generativne AI za razvijalce
V ospredju je IBM-ov lastniški orodij za kodiranje, ki vključujejo generativno tehnologijo AI iz družine WatsonX Code Assistant (WCA), kot je na primer orodje Ansible Lightspeed za IT avtomatizacijo in IBM Z za modernizacijo aplikacij s poudarkom na dediščini. Vzemimo primer IBM WCA za Z, ki izkorišča IBM-ov ogromen 20 milijardni model jezika Granite za prehod aplikacij COBOL v storitve IBM glavnega računalnika s prefinjenostjo.
IBM ponovno opredeljuje dostopnost z odprtjem štirih različic IBM Granite programskih modelov, ki se raztezajo od treh do 34 milijard parametrov. Ti modeli so fino uglašeni za poenostavitev procesov korporativnega razvoja programske opreme, vključno s sestavljanjem kode, odpravljanjem napak in razlago, obenem pa so dovolj vsestranski za modernizacijo aplikacij ali delovanje na napravah s pomnilniškim omejevanjem.
Ugodnosti novih IBM-ovih modelov AI
IBM trdi, da modeli Granite zajemajo vrhunec obstoječih odprtih modelov jezika. Ti modeli so na voljo na platformah, kot so Hugging Face, GitHub, WatsonX.ai in RHEL AI, pri čemer uporabljajo osnovno kodo, podobno tisti, ki je usposobila WCA.
Inovativni pristop IBM-a ne le učinkoviteje opravi specializirane naloge kot mnogi veliki modeli jezika (LLM), ampak tudi obide visoke stroške usposabljanja in operativne stroške, povezane z množičnimi modeli prenatrpanimi s presežnimi podatki.
Povezovanje preteklosti in prihodnosti kode
Z uporabo modelov Granite lahko razvijalci zdaj tekoče prevedejo dedne kode, kot je COBOL, v sodobne jezike, kot sta Java. Ta kapaciteta za modernizacijo starodavnih sistemov ostaja temeljni kamen IBM-ove strategije za AI. Poleg tega, da bi potrdili svojo zavezanost razvojni skupnosti, je IBM objavil modele Granite pod licenco Apache 2.0.
Med preizkušanjem zmogljivosti so modeli IBM dokazali odlične rezultate pri vodilnih programskih jezikih, kar kaže na njihovo usposobljenost za sintezo kode, popravilo, razlago, urejanje in prevajanje. Forska ekipa IBM-ove zaveze obljublja stalna izboljšanja modelov in načrtuje izdajo različic dolgega konteksta ter izdaje, optimizirane za Python in Java, v bližnji prihodnosti.
Ključna vprašanja in odgovori:
– Kakšen je pomen odprtja AI modelov IBM za razvoj programske opreme?
Odprtje AI modelov IBM za razvoj programske opreme je pomembno, saj democratizira dostop do naprednih orodij AI. To omogoča razvijalcem iz različnih organizacij, vključno z manjšimi subjekti, ki morda nimajo virov za razvoj svojih AI orodij, da povečajo produktivnost in uvedejo AI-driven sposobnosti v svoje delovne postopke.
– Kako bi lahko modeli AI IBM vplivali na produktivnost razvijalcev?
Te AI modele bi lahko močno izboljšali produktivnost razvijalcev z avtomatiziranjem ponavljajočih se nalog, kot so sestavljanje kode, odkrivanje napak in odpravljanje napak. To omogoča razvijalcem, da se osredotočijo na bolj kompleksne vidike programiranja in inovacij.
– Kakšne so lahko morebitne izzive ali kontroverze, povezane z uporabo AI v razvoju programske opreme?
Eden od izzivov je lahko potencialen pojav pristranskosti ali napak v generiranju kode s strani AI, če ni pravilno usposobljena. Lahko se pojavijo pomisleki glede intelektualne lastnine v zvezi z generirano kodo s strani AI. Poleg tega bi lahko bili strahovi pred izgubo služb, če bodo AI orodja bistveno zmanjšala potrebo po človeških razvijalcih.
– Prednosti odprtih modelov AI IBM:
– Spodbuja inovacije z dostopnostjo visokonivojskih AI orodij širšemu spektru razvijalcev.
– Običajno je bolj stroškovno učinkovito v primerjavi s propietarnimi AI storitvami ali razvojem lastnih AI zmogljivosti.
– Učinkovito modernizira dedne sisteme, kar olajša vzdrževanje in posodabljanje starih kode.
– Podpora IBM-a in stalne posodobitve bi lahko pomenile nenehna izboljševanja in zanesljivost.
– Slabosti odprtih modelov AI IBM:
– Podjetja se lahko preveč zanesejo na te modele, kar lahko vodi do izzivov, če IBM spremeni svoje pogoje podpore ali licenciranja.
– Odprtokodni modeli lahko zahtevajo tehnično strokovnost za integracijo in vzdrževanje v obstoječih sistemih.
– Obstaja potencialno tveganje za zlorabo, kjer slabo implementiran AI lahko privede do napak ali nevarne kode.
Povezane povezave:
Z nadaljnjim raziskovanjem IBM-ovih pobud in napredka na področju AI lahko obiščete njihovo glavno spletno stran: IBM.
Prosim upoštevajte, da so ta dejstva in vpogledi osnovani na širšem kontekstu AI v razvoju programske opreme in prihajajočih trendih do zadnje posodobitve znanja ter morda niso neposredno omenjeni v določenem članku, ampak so relevantni za temo.