DeepMind’in AlphaCode’u, Amazon’un CodeWhisperer’ı ve GitHub’ın Copilot hizmetine güç veren OpenAI’nin Codex’i gibi kod üreten sistemler, günümüzde bilgisayar programlama alanında yapay zeka ile neler yapılabileceğine dair heyecan verici bir bakış sunuyor. Ama şimdiye kadar sadece bir avuç Bu tür AI sistemlerinin çoğu, onları oluşturan şirketlerin ticari teşviklerini yansıtacak şekilde, halka ücretsiz olarak ve açık kaynaklı hale getirildi.
Bunu değiştirmek amacıyla, ServiceNow’un Ar-Ge bölümü olan Hugging Face ve ServiceNow Research, bugün başlattı Büyük Kod, “açık ve sorumlu” bir şekilde kod için “son teknoloji” yapay zeka sistemleri geliştirmeyi amaçlayan yeni bir proje. Amaç, sonunda, kod üreten bir sistemi eğitmek için yeterince büyük bir veri seti yayınlamaktır; bu, daha sonra bir prototip oluşturmak için kullanılacaktır – Codex’ten (12 milyar parametre) daha büyük, ancak daha küçük olan 15 milyar parametreli bir model. AlphaCode (~41,4 milyar parametre) — ServiceNow’un şirket içi grafik kartı kümesini kullanır. Makine öğreniminde parametreler, bir yapay zeka sisteminin geçmiş eğitim verilerinden öğrenilen parçalarıdır ve esas olarak sistemin kod oluşturma gibi bir problemdeki becerisini tanımlar.
Organizatörler, Hugging Face’in BigScience’ın son derece karmaşık metin oluşturma sistemlerini açma çabasından ilham alan BigCode’un, profesyonel bir AI araştırma geçmişine sahip olan ve projeye zaman ayırabilen herkese açık olacağını söylüyor. Başvuru Formu bu öğleden sonra canlı yayına geçti.
“Genel olarak, başvuru sahiplerinin bir araştırma kuruluşuna (akademik veya endüstride) bağlı olmalarını ve araştırmaların teknik/etik/yasal yönleri üzerinde çalışmalarını bekliyoruz. [large language models] kodlama uygulamaları için,” ServiceNow yazdı Blog yazısı. “Bir kere [code-generating system] eğitilirse, yeteneklerini değerlendireceğiz… Değerlendirmeyi daha kolay ve daha geniş hale getirmeye çalışacağız, böylece daha fazla bilgi edinebiliriz. [system’s] yetenekleri.”
BigCode, geliştiricilerin belirli hüküm ve koşullara tabi olarak yeniden kullanmasına izin verecek bir lisans altında açık kaynaklı olacak bir kod oluşturma sistemini işbirliği içinde geliştirirken, AI uygulaması etrafında ortaya çıkan bazı tartışmaları ele almaya çalışıyor. güçlü kod üretimi – özellikle adil kullanımla ilgili. Diğerlerinin yanı sıra kâr amacı gütmeyen Software Freedom Conservancy, GitHub ve OpenAI’yi Codex’i eğitmek ve para kazanmak için tümü izin verilen bir lisans altında olmayan genel kaynak kodunu kullanmakla eleştirdi. Codex, OpenAI’nin ücretli API’si aracılığıyla kullanılabilirken, GitHub kısa süre önce Copilot’a erişim için ücret almaya başladı. GitHub ve OpenAI, Codex ve Copilot’un herhangi bir lisans şartını ihlal etmediğini iddia etmeye devam ediyor.
BigCode düzenleyicileri, yalnızca izin verilen lisanslara sahip depolardaki dosyaların yukarıda belirtilen eğitim veri kümesine girmesini sağlamak için özen göstereceklerini söylüyor. Yol boyunca, her türden kod oluşturma sistemini eğitmek ve paylaşmak için “sorumlu” yapay zeka uygulamaları oluşturmak için çalışacaklarını ve politika açıklamaları yapmadan önce ilgili paydaşlardan geri bildirim isteyeceklerini söylüyorlar.
ServiceNow ve Hugging Face, projenin ne zaman tamamlanabileceğine dair bir zaman çizelgesi sunmadı. Ancak, önümüzdeki birkaç ay içinde, kod parçacıkları ve doğal dil açıklamalarından kodu otomatik olarak tamamlayan ve sentezleyen ve çok çeşitli etki alanları, görevler ve programlama dilleri üzerinde çalışan sistemler de dahil olmak üzere, çeşitli kod oluşturma biçimlerini keşfetmesini bekliyorlar.
Etik, teknik ve yasal sorunların bir gün çözüleceğini varsayarsak, AI destekli kodlama araçları, kodlayıcıların daha yaratıcı görevlere odaklanmasına izin verirken geliştirme maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. göre ders çalışma Cambridge Üniversitesi’nden, geliştiricilerin çabalarının en az yarısı aktif olarak programlama değil hata ayıklama için harcanıyor ve bu da yazılım endüstrisine yılda yaklaşık 312 milyar dolara mal oluyor.