6 нейросетей для написания кода

Формула корректировки весов

AskCodi — чат-бот, который поможет написать код с помощью нейросети. Все важные функции доступны в браузере, а развертывать или интегрировать систему не нужно. Нейросеть поддерживает Python, C, Java, JavaScript, Lua и Rust. AskCodi не напишет полноценный код, но сделает хорошую основу.

Но нейронные сети — все же не человеческий мозг. Мозг сложнее, объемнее, в нем намного больше нейронов, чем в любой компьютерной нейросети. Поэтому чрезмерное обучение может сделать хуже. Например, переобученная нейросеть может начать распознавать предметы там, где их нет — так люди иногда видят лица в фарах машин и принимают пакеты за котов. А в случае с искусственной нейронной сетью такой эффект еще явнее и заметнее. Если же учить нейросеть на нескольких разнородных данных, скажем, сначала обучить считать числа, а потом — распознавать лица, она просто сломается и начнет работать непредсказуемо. Для таких задач нужны разные нейросети, разные структуры и связи.

Все нейросети для работы с кодом обучаются на массивах данных. Это необходимо для того, чтобы нейросеть научилась понимать разнообразие синтаксиса, стилей и практик написания кода. Средний объем данных — миллиард строк. Информацию собирают из открытых репозиториев Хранилище данных на платформах типа GitHub, учебных материалов, документации к библиотекам и фреймворкам с образовательных ресурсов. А если есть разрешения — из кода корпоративных проектов. Потом полученную информацию перерабатывают: из огромного массива удаляют дубликаты, ошибки, классифицируют данные. Это нужно, чтобы дать нейросети точный путь для обучения — алгоритмы анализируют очищенные данные, чтобы выявить закономерности и шаблоны. Нейросеть учится распознавать синтаксис, структуры и логику кода, чтобы потом делать это самостоятельно. После обучения нейросеть тестируют на данных, которые не использовались при обучении. Если находят ошибки, то модель корректируется и обучается заново. Это продолжается до тех пор, пока разработчиков не устроит качество работы программы. Нейросеть, пишущая код, анализирует запрос, контекст и выдает тот вариант, который, по ее мнению, решает проблему. Ответ составляется с помощью тех баз, на которых ИИ учился. Вариантов ответа несколько — это может быть завершение строки кода, предложение функции или целого класса, исправление ошибок.

Fig улучшает командную строку с помощью автодополнения и подсказок. Работает так: начинаете писать код, нейросеть его анализирует и предлагает варианты продолжения. А вы можете выбрать любой из предложенных вариантов в зависимости от его проработки или функции.

В первом случае получится только доработать код с помощью ИИ и интегрировать программу с IDE. В платном тарифе есть более интересные функции: полное и частное развертывание на SaaS, персонализация кодовой базы и рекомендации кода, составленные только с помощью лицензированной кодовой базы.

Лучше обучение. Искусственные нейронные сети обучаются примерно по тому же принципу, что живые существа. Когда человек часто повторяет одни и те же действия, он учится: ездить на велосипеде, рисовать или набирать текст. Это происходит, потому что веса между нейронами в мозгу меняются: нервные клетки наращивают новые связи, по-новому начинают воспринимать сигналы и правильнее их передают. Нейронная сеть тоже изменяет веса при обучении — чем оно объемнее, тем сильнее она «запомнит» какую-то закономерность.

Как можно улучшить нейронную сеть

Больше мощностей. Нейронные сети работают с матрицами, так что если нейронов много, вычисления получаются очень ресурсоемкие. Известные нейросети вроде Midjourney или ChatGPT — это сложные и «тяжелые» системы, для их работы нужны сервера с мощным «железом». Так что написать собственный DALL-E на домашнем компьютере не получится. Но есть сервисы для аренды мощностей: ими как раз пользуются инженеры машинного обучения, чтобы создавать, обучать и тестировать модели.

Так часто происходит в реальных задачах, например, при распознавании предметов. Не у всех из них есть жесткие критерии: скажем, гипертрофированного мультяшного персонажа мы по-прежнему различаем как человека, хотя у него совсем другие пропорции. Нейронную сеть сложно научить похожему — но современные системы могут справиться и с этим.

Другие методы и формулы. Чтобы нейроны обучались, нужно задать формулу корректировки весов — мы говорили про это выше. Если нейронов много, то формулу нужно как-то распространить на все из них. Для этого используется метод градиентного спуска: рассчитывается градиент по весам, а потом от него делается шаг в меньшую сторону. Звучит сложно, но на самом деле для этого есть специальные формулы и функции.

Как использовать. ИИ доступен только в браузере. Чтобы начать, отправьте запрос в чате ChatGPT. В нашем примере мы попросили бесплатную нейросеть для генерации кода создать задачу для новичка, показать решение и объяснить, почему оно выглядит именно так. В итоге получили большой ответ с объяснением.

Человеческий мозг состоит из ста миллиардов клеток, которые называются нейронами. Они соединены между собой синапсами. Если через синапсы к нейрону придет достаточное количество нервных импульсов, этот нейрон сработает и передаст нервный импульс дальше. Этот процесс лежит в основе нашего мышления. Мы можем смоделировать это явление, создав нейронную сеть с помощью компьютера. Нам не нужно воссоздавать все сложные биологические процессы, которые происходят в человеческом мозге на молекулярном уровне, нам достаточно знать, что происходит на более высоких уровнях. Для этого мы используем математический инструмент — матрицы, которые представляют собой таблицы чисел. Чтобы сделать все как можно проще, мы смоделируем только один нейрон, к которому поступает входная информация из трех источников и есть только один выход. 3 входных и 1 выходной сигнал Наша задача — научить нейронную сеть решать задачу, которая изображена в ниже. Первые четыре примера будут нашим тренировочным набором. Получилось ли у вас увидеть закономерность? Что должно быть на месте вопросительного знака — 0 или 1?

Например, на вход поступает картинка. Чтобы нейросеть могла понять, что на ней изображено, она должна выделить разные элементы из картинки, распознать их и подумать, что означает сочетание этих элементов. Примерно так работает зрительная кора в головном мозге. Это несколько задач, их не смогут решить одинаковые нейроны. Поэтому нужно несколько слоев, где каждый делает что-то свое. Для распознавания часто используют так называемые сверточные нейросети. Они состоят из комбинации сверточных и субдискретизирующих слоев, каждый из которых решает свою задачу.

ИИ пишет и оптимизирует код, а еще может перевести его с одного языка на другой и предложить дополнения, если видит пробелы или возможные ошибки. Если только начинаете изучать программирование, используйте GitHub Copilot как тренажер: попросите нейросеть написать пример и повторите его.

Давайте поймем почему формула имеет такой вид. Сначала нам нужно учесть то, что мы хотим скорректировать вес пропорционально размеру ошибки. Далее ошибка умножается на значение, поданное на вход нейрона, что, в нашем случае, 0 или 1. Если на вход был подан 0, то вес не корректируется. И в конце выражение умножается на градиент сигмоиды. Разберемся в последнем шаге по порядку: