7 нейросетей для написания кода
Tabnine
Codeium хорошо справляется с простыми задачами на Python и Kotlin — почти всегда выдает верный или близкий результат. Программа старается не усложнять код, а использовать простые конструкции, но иногда из-за этого страдает общее качество. Порой Codeium может перестараться и сделать инструменты тестирования для слишком простой задачи. Например, проверку наполнения уникальной выборки из списка.
Если сравнить время работы этой функции с предыдущей на простой сети с четырьмя слоями, то мы получим результат лишь на 24 микросекунды меньше. Но если увеличить количество узлов в каждом слое до 100-100-50-10, то мы получим гораздо большую разницу. Функция с циклами в этом случае дает результат 41 миллисекунду, когда у функции с векторизацией это занимает лишь 84 микросекунды. Также существуют еще более эффективные реализации операций над матрицами, которые используют пакеты глубинного обучения, такие как TensorFlow и Theano.
Codeium разрабатывает калифорнийская компания Exafunction, которая специализируется на машинном обучении. Сервис построен на собственных разработках, о которых авторы не распространяются. На официальном сайте указано, что частично в модели используются наработки OpenAI, но процесс обучения индивидуален.
В машинном обучении появляется такой феномен, который называется «переобучением». Это происходит, когда модели, во время учебы, становятся слишком запутанными — они достаточно хорошо обучены, но когда им передаются новые данные, которые они никогда на «видели», то результат, который они выдают, становится плохим. Иными словами, модели генерируются не очень хорошо. Чтобы убедиться, что мы не создаем слишком сложные модели, обычно набор данных разбивают на учебные наборы и тестовые наборы. Учебный набором данных, на которых модель будет учиться, а тестовый набор — это данные, на которых модель будет тестироваться после завершения обучения. Количество учебных данных должно быть всегда больше тестовых данных. Обычно они занимают 60-80% от набора данных.
Рассмотрим пример простой имплементации градиентного спуска для нахождения минимума функции f(x)=x 4 -3x 3 +2 на языке Python . Градиент этой функции можно найти аналитически через производную f»(x)=4x 3 -9x 2 . Это означает, что для любого xx мы можем найти градиент по этой простой формуле. Мы можем найти минимум через производную — x=2.25.
Поддерживаемые языки: Python, Java, C++, JavaScript, PHP, GO
Цена и условия использования: бесплатно
Доступность в России: с иностранным IP-адресом
В чем особенность: простой и мощный сервис от ИТ-гиганта с доступным интерфейсом
Кому подойдет: новичкам-программистам и тем, кто только начинает обучение
Как нейросети работают с кодом
Разработчики позиционируют Copilot как помощника, который облегчит рутинные задачи. ИИ ищет решения в тысячах проектов на GitHub и предлагает варианты программисту. Теоретически человек сможет переложить на машину повторяющуюся работу: например, воспроизведение циклов, мелкие задания вроде несложных отборов данных из баз или специфические функции.
Codeium не умеет работать со сторонними библиотеками, поэтому придется разбираться самостоятельно. Также надо учитывать, что этот ИИ смотрит только в открытый в редакторе кода файл, поэтому его возможности сильно ограничены. Задавать контекст проекта лучше всего комментариями, но это не панацея.
Принцип работы — как и у конкурентов: программа анализирует код и предлагает варианты. Главное отличие в том, что корпоративный Tabnine можно отдельно развернуть в инфраструктуре или в облаке. Тогда у программы появляются централизованные средства управления, ее можно обучить на конкретном хранилище данных. Это улучшает качество предлагаемого кода: он более точно соответствует корпоративным стандартам.
Для пользователей из России GigaChat может быть особенно интересен, поскольку умеет работать с кодом 1С. Сервис хорошо справляется с комментированием и разбором ошибок. А вот с написанием рабочего кода ситуация хуже — в финальном варианте часто есть много мелких ошибок, переделка которых занимает время. Впрочем, 1С очень специфичный язык, поэтому системе трудно выдавать рабочий код.
Несложные задачи Tabnine решает хорошо. Иногда программа требует больше контекста, но это неудивительно, учитывая ее специализацию. Также утилита порой делает слишком сложные тесты, которые при этом не помогают проверить правильность решения первоначальной задачи.
Биологический нейрон имитируется в ИНС через активационную функцию. В задачах классификации (например определение спам-сообщений) активационная функция должна иметь характеристику «включателя». Иными словами, если вход больше, чем некоторое значение, то выход должен изменять состояние, например с 0 на 1 или -1 на 1 Это имитирует «включение» биологического нейрона. В качестве активационной функции обычно используют сигмоидальную функцию:
