Introduction
Quelle est la performance des grands modèles de langage en synthèse de programmes ? Certains chercheurs diraient : « Pour les plus gros LLM, assez bonne ! »
Dans ce blog, nous allons entreprendre le voyage de la compréhension de la synthèse de programmes avec les grands modèles de langage, depuis sa définition et son fonctionnement jusqu’à l’étude de pointe sur les évaluations empiriques des capacités de programmation des LLM. À la fin du voyage, un guide pas à pas vous est fourni pour générer vous-même du code avec les LLM. Que le voyage commence !
Qu’est-ce que la synthèse de programmes avec les grands modèles de langage ?
La synthèse de programmes est le processus de génération automatique de programmes informatiques exécutables à partir de spécifications ou de descriptions de haut niveau. L’objectif est d’abstraire les détails de bas niveau de la programmation et de permettre aux utilisateurs d’exprimer la fonctionnalité souhaitée d’une manière plus naturelle et compréhensible pour l’humain.
L’idée clé derrière la synthèse de programmes est d’avoir un système ou un algorithme qui peut prendre ces entrées de haut niveau, telles que des descriptions en langage naturel, des exemples ou des esquisses, puis produire automatiquement le code source correspondant pour implémenter le comportement souhaité.
Cela contraste avec le développement logiciel traditionnel, où les programmeurs doivent écrire manuellement toute la logique détaillée et la syntaxe d’un programme. La synthèse de programmes vise à simplifier ce processus et à rendre la programmation plus accessible aux non-experts.
Quelques applications courantes de la synthèse de programmes incluent :
- Automatiser des tâches de programmation répétitives ou fastidieuses
- Aider les programmeurs novices en générant du code à partir de leurs descriptions
- Permettre aux utilisateurs finaux de créer des applications personnalisées sans connaissances approfondies en codage
- Générer du code à partir de spécifications de haut niveau dans des domaines comme l’analyse de données, l’apprentissage automatique et la configuration système
Comment fonctionne un LLM lorsqu’il est utilisé pour générer du code ?
Les grands modèles de langage, tels que GPT-3 et Codex, sont des architectures de réseaux neuronaux avancées qui ont été entraînées sur de vastes corpus de données en langage naturel et de code source. Cet entraînement permet aux modèles de développer une compréhension approfondie des relations sémantiques, des structures syntaxiques et des schémas courants inhérents aux langages de programmation.
Lorsqu’ils sont chargés de générer du code à partir d’entrées en langage naturel, le LLM exploite ces connaissances acquises de la manière suivante :
Traitement de l’entrée
La description en langage naturel de la tâche de programmation est fournie en entrée au LLM. Le modèle analyse la sémantique, l’intention et le contexte intégrés dans le texte d’entrée.
Génération de code
En utilisant sa compréhension de la structure du code, le LLM génère la séquence la plus probable de jetons (par exemple, mots-clés, variables, opérateurs) qui implémenterait la fonctionnalité souhaitée. Il s’agit d’un processus itératif, où le modèle prédit le jeton le plus probable suivant en fonction du contexte du code partiellement généré.
Raffinement du code
Le code initial généré par le LLM peut ne pas être complet ou entièrement correct. Le modèle peut ensuite être invité à raffiner le code, à corriger d’éventuelles erreurs ou incohérences, et à étendre la génération initiale pour produire une solution plus robuste et complète.
Formatage de la sortie
Le code final généré est formaté et présenté comme sortie, prêt à être examiné, testé ou déployé par l’utilisateur.
Les performances des LLM dans les tâches de génération de code peuvent varier en fonction de facteurs tels que la complexité et la spécificité de l’entrée en langage naturel, la qualité et la diversité des données d’entraînement, et les capacités architecturales du LLM particulier utilisé.
Quelle est la performance des grands modèles de langage en synthèse de programmes ?
Dans cette section, nous allons explorer les détails de l’étude intitulée « Program Synthesis with Large Language Models ». Comme toujours, si vous n’êtes pas intéressé, contentez-vous de cette conclusion et passez à la section suivante : la performance de la synthèse de programmes évolue de manière log-linéaire avec la taille du modèle. Pour le nouvel ensemble de données présenté par les auteurs, les LLM avec environ 200 paramètres peuvent résoudre environ 60 % des problèmes même sans réglage fin.
Introduction et contexte
L’article explore le potentiel d’utilisation des grands modèles de langage pour la synthèse de programmes dans des langages de programmation à usage général comme Python. C’est un objectif de longue date dans la recherche en IA, mais les travaux précédents se sont largement limités à des langages spécifiques à un domaine restreint. Les auteurs notent que les récentes avancées dans les grands modèles de langage, ainsi que la capacité croissante d’appliquer des techniques d’apprentissage automatique directement au texte du code source, suggèrent qu’une nouvelle approche de la synthèse de programmes dans les langages à usage général pourrait désormais être viable.
Ensembles de données et expériences
Pour évaluer les grands modèles de langage pour cette tâche, les auteurs introduisent deux nouveaux ensembles de données de référence — Mostly Basic Programming Problems (MBPP) et MathQA-Python. Ces ensembles de données consistent en de courts problèmes de programmation Python accompagnés de descriptions en langage naturel, conçus pour tester la capacité des modèles à synthétiser du code à partir de texte.
Les auteurs évaluent une gamme de grands modèles de langage, variant en taille de 244 millions à 137 milliards de paramètres, sur ces ensembles de données. Ils évaluent les performances à la fois en apprentissage few-shot et en réglage fin. Ils étudient également la capacité des modèles à s’engager dans un dialogue et à intégrer les retours humains pour améliorer leur synthèse de code.
De plus, les chercheurs explorent la compréhension sémantique de ces modèles en les réglant finement pour prédire les sorties de l’exécution du programme.
Résultats
Les résultats montrent que la performance de la synthèse de programmes évolue de manière log-linéaire avec la taille du modèle. Les plus grands modèles peuvent résoudre environ 60 % des problèmes MBPP en utilisant l’apprentissage few-shot, et le réglage fin apporte une amélioration supplémentaire de 10 points de pourcentage.
Sur l’ensemble de données plus complexe MathQA-Python, le plus grand modèle réglé finement atteint une précision de 83,8 %. Les auteurs constatent que l’intégration des retours humains peut réduire considérablement le taux d’erreur par rapport aux prédictions initiales du modèle.
Cependant, les modèles ont du mal à prédire avec précision la sortie des programmes étant donné des entrées spécifiques, ce qui suggère des limitations dans leur compréhension plus profonde de la sémantique des programmes.
Comment puis-je générer du code avec les grands modèles de langage ?
Étape 1 : Identifier les cas d’utilisation appropriés
Reconnaissez que les grands modèles de langage excellent dans des tâches telles que la complétion de code, la traduction et la génération de code standardisé, mais peuvent avoir des difficultés avec des problèmes algorithmiques complexes ou des tâches très spécifiques à un domaine. Alignez vos attentes et vos cas d’utilisation en conséquence.
De plus, en fonction de votre cas d’utilisation, vous devrez peut-être comparer différentes options de LLM car elles ont des caractéristiques différenciées.
Étape 2 : Mettre en place un environnement de développement
Assurez-vous de disposer du matériel, des logiciels et de l’accès API nécessaires pour travailler avec le grand modèle de langage que vous avez choisi. Cela peut impliquer la mise en place de ressources cloud computing, l’installation de bibliothèques et SDK appropriés, et l’obtention des clés API ou identifiants nécessaires.
Novita AI fournit des clés API LLM avec différentes options de LLM ainsi que des GPU Pods pour configurer votre environnement de développement.
Veuillez consulter le site officiel pour les prix actuels.
Étape 3 : Collecter des données d’entraînement pertinentes
Si vous prévoyez de régler finement un modèle, rassemblez un ensemble de données de haute qualité d’exemples de code, de descriptions de problèmes et de solutions pertinentes pour votre domaine cible et votre cas d’utilisation.
Étape 4 : Expérimenter avec des stratégies de prompting
Apprenez des techniques efficaces pour élaborer des prompts qui suscitent le comportement de génération de code souhaité de la part du modèle de langage. Cela inclut la compréhension de la manière de fournir un contexte, de spécifier des exigences et de guider la sortie du modèle.
Étape 5 : Mettre en œuvre un raffinement itératif
Planifiez un processus de développement itératif où vous générez du code initial, évaluez sa correction et sa qualité, puis fournissez des retours au modèle pour améliorer les générations suivantes.
Étape 6 : Assurer la sûreté et la sécurité du code
Soyez conscient des problèmes potentiels tels que les hallucinations du modèle, la génération de code non sécurisé ou les biais involontaires. Mettez en œuvre des garde-fous et des étapes de validation pour garantir que le code généré est sûr et sécurisé.
Pour assurer la sûreté et la sécurité du code généré par les grands modèles de langage (LLM), les étapes clés incluent : élaborer soigneusement les prompts pour encourager la génération de code sécurisé, valider minutieusement les entrées utilisateur, effectuer des revues de code et des analyses statiques, exécuter le code dans un environnement sandbox sécurisé, filtrer et nettoyer la sortie, maintenir le contrôle de version et le suivi de provenance, et surveiller continuellement le système et intégrer les retours pour améliorer la sûreté et la sécurité globales du processus de génération de code basé sur LLM.
Étape 7 : Intégrer dans les flux de travail existants
Explorez des moyens d’intégrer de manière transparente la génération de code basée sur les grands modèles de langage dans vos flux de travail, chaînes d’outils et processus de développement logiciel existants.
Étape 8 : Surveiller les performances et améliorer en continu
Évaluez régulièrement les performances du modèle, suivez les métriques et apportez des améliorations itératives à vos stratégies de prompting, approches de réglage fin et intégration globale.
Conclusion
En conclusion, les grands modèles de langage montrent des capacités impressionnantes pour la synthèse de programmes, surtout à mesure que la taille des modèles continue d’augmenter. La capacité de générer du code à partir de descriptions en langage naturel a le potentiel de simplifier considérablement les tâches de programmation et de rendre le développement logiciel plus accessible. Cependant, il existe encore des limitations concernant la compréhension sémantique plus profonde et le raisonnement sur le comportement des programmes qui nécessitent des recherches supplémentaires.
Compte tenu des étonnantes capacités de programmation des LLM, c’est une occasion passionnante pour les développeurs et les non-développeurs de tirer parti de ces modèles pour la génération de code. En fournissant des descriptions en langage naturel, les individus peuvent exploiter les LLM pour synthétiser automatiquement du code, rationalisant ainsi le développement et permettant un prototypage rapide, l’automatisation et la création d’applications. Essayez-le vous-même !
Novita AI, la plateforme tout-en-un pour une créativité illimitée qui vous donne accès à plus de 100 API. De la génération d’images au traitement du langage, en passant par l’amélioration audio et la manipulation vidéo, paiement à l’utilisation économique, elle vous libère des contraintes de maintenance GPU tout en construisant vos propres produits. Essayez-le gratuitement.
Lecture recommandée
Que se passera-t-il lorsque les grands modèles de langage encoderont les connaissances cliniques ?
Comment les grands modèles de langage peuvent-ils s’améliorer eux-mêmes ?
